Hadoop和传统数据库在很多方面有着明显的区别，主要包括以下几点：
- 数据处理方式：
- Hadoop是一个分布式计算框架，采用MapReduce算法对大规模数据进行并行处理。它适用于处理大数据量的批量作业，适合于数据处理和分析。
- 传统数据库是基于关系模型的数据库管理系统，采用SQL语言进行数据查询和操作。它适合于小规模数据的实时查询和事务处理。
- 存储方式：
- Hadoop使用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为分布式存储系统，将数据存储在多个节点上，实现数据冗余和容错性。
- 传统数据库使用B+树等索引结构进行数据存储，数据存储在单个服务器上。
- 扩展性：
- Hadoop具有良好的水平扩展性，可以通过增加节点来处理更大规模的数据。
- 传统数据库的扩展性受到硬件和软件的限制，往往需要更强大的服务器来处理更大规模的数据。
- 处理速度：
- Hadoop适合于大规模数据处理和分析，但在实时查询方面速度较慢。
- 传统数据库在小规模数据的实时查询方面速度较快，但在大规模数据处理方面表现不如Hadoop。
总的来说，Hadoop适合于处理大规模数据的批量作业和分析，传统数据库适合于小规模数据的实时查询和事务处理。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的数据处理方式。