Hadoop 并不是一個數據庫，而是一個分布式數據處理框架。然而，在 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中，有一些數據庫和存儲系統(tǒng)與 Hadoop 集成，以提供更豐富的數據存儲和查詢能力。以下是一些常見的 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的數據庫和存儲系統(tǒng)：

　　Apache HBase：HBase 是一個分布式的、面向列的 NoSQL 數據庫。它在 Hadoop 上提供了對大規(guī)模結構化數據的實時讀寫訪問。HBase 是一個分布式、高可用性和可擴展的數據庫，適用于需要快速隨機訪問和大容量數據存儲的應用場景。

　　Apache Hive：Hive 是一個基于 Hadoop 的數據倉庫和查詢系統(tǒng)，它提供了類似于 SQL 的查詢語言(HiveQL)用于對大規(guī)模數據進行查詢和分析。Hive 將查詢轉化為 MapReduce 任務或更高效的計算模式，使得用戶可以使用熟悉的 SQL 語言來處理數據。

　　Apache Cassandra：Cassandra 是一個高度可擴展和分布式的 NoSQL 數據庫系統(tǒng)。它提供了分布式存儲和高吞吐量的寫入和讀取能力，并且具備容錯性和可伸縮性。Cassandra 在 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中作為一種支持實時分析和大容量數據存儲的選擇。

　　Apache Phoenix：Phoenix 是一個開源的、關系型的 SQL 接口層，用于在 HBase 上執(zhí)行快速的 SQL 查詢。它提供了高性能的查詢引擎和索引機制，使得對 HBase 存儲的結構化數據進行 SQL 查詢更加方便和高效。

　　除了上述數據庫，還有其他一些與 Hadoop 集成的存儲系統(tǒng)和工具，如 Apache Accumulo、Apache Ignite、Apache Drill 等，它們在不同的場景和需求下提供了不同的功能和特性。

　　需要注意的是，Hadoop 并不是一個傳統(tǒng)的關系型數據庫系統(tǒng)，它更多地關注分布式數據處理和存儲，以及批處理和大數據分析等方面的能力。在選擇適合自己的數據庫時，需要根據具體的需求、數據模型和性能要求進行評估和選擇。