Hadoop和HBase在大数据处理领域各自扮演着重要的角色，但它们的用途和优势有所不同。Hadoop是一个分布式计算框架，而HBase是一个建立在HDFS之上的分布式NoSQL数据库。直接比较Hadoop和HBase的“常用性”并不完全准确，因为它们服务于不同的层次和目的。以下是它们的主要特点和适用场景：
Hadoop
- 主要作用：作为分布式文件系统，提供高吞吐量的数据访问能力，并能够在商用硬件上运行。
- 适用场景：适合大批量的数据存储和检索。
- 与HBase的关系：Hadoop提供了底层的存储和处理能力，而HBase则在此基础上提供了更高级别的数据访问和操作接口。
HBase
- 主要作用：建立在HDFS之上，提供了快速的随机读写能力，适用于需要实时访问大量数据的应用场景。
- 适用场景：适合需要快速写入以及快速读取的场景，尤其是那些数据结构可能频繁变化的数据集。
Hadoop生态系统中的角色和优势
- 数据存储与处理：Hadoop提供了底层的存储和处理能力。
- 扩展性与性能：Hadoop和HBase都设计有很强的扩展性，能够处理PB级别的数据。
- 实际应用中的考虑因素：数据一致性、系统复杂性。
HBase的优势
- 容量巨大：单表可以有百亿行、百万列。
- 列存储：与很多面向行存储的关系型数据库不同，HBase是面向列的存储和权限控制的。
- 稀疏性：对于为空(null)的列并不占用存储空间。
- 扩展性强：工作在HDFS之上，支持分布式表，继承HDFS的可扩展性。
- 高可靠性：运行在HDFS上，HDFS的多副本存储可以让它在出现故障时自动恢复。
- 高性能：能够快速读写和查询PB级别的数据。
Hadoop和HBase都是大数据领域的重要工具，选择哪个工具更常用取决于具体的应用场景和需求。