Hadoop和数据库是两种不同的数据存储和处理技术，它们在很多方面有着不同的特点和应用场景：
数据类型：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集，主要用于存储和处理非结构化和半结构化数据，如文本、日志、图像、音频等。而数据库则主要用于存储和处理结构化数据，如表格形式的数据。
存储方式：Hadoop使用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据，数据被分散存储在多个节点上，通过MapReduce等计算模型进行处理；数据库则使用关系型或非关系型数据库管理系统（如MySQL、Oracle、MongoDB等）来存储数据，并通过SQL语言或其他查询语言进行操作。
处理方式：Hadoop通过并行处理和分布式计算来处理大规模数据，适用于批处理和大数据分析等场景；数据库通常采用索引、事务等技术来提供高效的数据查询和事务处理能力，适用于实时数据查询和更新等场景。
扩展性和容错性：Hadoop具有很好的扩展性和容错性，可以通过增加节点来扩展存储和计算能力，并能容忍节点故障；数据库在某种程度上也具有扩展性和容错性，但通常需要进行数据库集群部署和备份等操作来提高可靠性。
总的来说，Hadoop更适合处理大规模非结构化数据和进行批处理分析，而数据库更适合处理结构化数据和实时数据查询更新等场景。在实际应用中，通常会根据具体需求选择合适的存储和处理技术。