HBase分布式的、面向列的开源数据库，适用于存储海量稀疏数据，并在数据挖掘领域有着广泛的应用。在HBase数据挖掘中，会使用到多种算法来处理和分析数据。主要包括以下几种：
- 基于MapReduce的数据挖掘：利用MapReduce框架进行并行处理，适用于大规模数据的批处理任务。
- 使用Spark进行数据挖掘：Spark提供内存计算能力，支持复杂的数据挖掘算法，适合迭代计算和机器学习。
- 利用Hive进行数据挖掘：Hive提供SQL查询接口，简化数据挖掘过程，适合结构化数据的处理。
- 应用Mahout进行机器学习：Mahout库提供多种机器学习算法，适用于数据挖掘和推荐系统。
HBase数据挖掘中涉及的关键技术和算法多种多样，具体使用哪种算法或技术栈，取决于实际的数据挖掘需求和场景。