MongoDB和HBase都是流行的分布式数据库系统，它们各自具有独特的可扩展性特点，适用于不同的应用场景。以下是它们可扩展性的具体比较：
MongoDB的可扩展性
- 分片技术：MongoDB通过分片技术实现水平扩展，允许将数据分布到多个服务器上，从而提高系统的处理能力和扩展性。
- 副本集：配置MongoDB的副本集，实现数据的高可用性和容错能力，支持自动故障转移和数据冗余。
- 灵活的数据模型：MongoDB支持灵活的数据模型，可以动态地存储和检索数据，适合快速迭代开发。
- 云数据库支持：MongoDB云数据库支持扩展，提供了一系列最佳实践来优化扩展过程，确保数据库的高性能和高可用性。
HBase的可扩展性
- 分布式架构：HBase的横向可扩展性体现在其分布式存储的特性上，可以通过增加机器节点来进行横向扩展，当数据量变大时，可以通过添加更多的节点来增加存储容量和处理能力，而不需要更改应用程序的代码。
- 基于Hadoop的HDFS：HBase使用Hadoop的分布式文件系统(HDFS)来存储数据，这使得它能够高效地处理非结构化和半结构化的数据，并且具备可扩展性，可以方便地进行水平扩展。
- 自动分区和负载均衡：HBase支持数据的自动分区和负载均衡，能够有效地平衡数据在集群中的存储和访问压力，实现高效的并行数据处理和查询。
应用场景建议
- MongoDB：适合需要灵活数据模型、高并发读写、简单管理的场景，如实时数据分析、移动业务、物联网等[1](@ref。
- HBase：适合需要处理超大规模数据和复杂数据分析的场景，如日志分析、实时数据处理、大规模数据存储等。
选择MongoDB还是HBase，取决于具体的应用场景、性能需求、团队技术栈和运维能力。