Apache Spark和HBase的结合使用非常适合处理大规模数据集，特别是在需要实时数据写入、离线统计抽取、历史数据归档以及海量数据的实时判断等场景中。以下是具体的适用场景：
适用场景
- 实时数据写入：Spark Streaming能够处理含有大量更新操作的数据，并实时写入HBase中，适合需要实时数据处理的场景。
- 离线统计抽取：HBase本身不擅长分析，但可以通过Spark SQL进行复杂的统计需求，适合需要定期进行数据统计和分析的场景。
- 历史数据归档：对于需要按照指定规则进行即席查询的历史数据，HBase可以通过扩展API一次性推送数据到RegionServer中，适合需要高效存储和查询历史数据的场景。
- 海量数据实时判断：在高峰时段处理大量数据并需要实时判断、对比与更新的场景，Spark和HBase的结合可以提供满足需求的解决方案。
不适用场景
虽然Spark和HBase在许多场景下都非常有用，但它们可能不适合所有类型的应用。例如，对于数据查询模式已经确定且不易改变的场景，以及需要频繁进行数据修改的场景，可能需要考虑其他类型的数据库系统。
综上所述，选择Spark和HBase结合使用与否，应根据具体的应用场景和需求来决定。