Hadoop 并不是一个数据库，而是一个分布式数据处理框架。然而，在 Hadoop 生态系统中，有一些数据库和存储系统与 Hadoop 集成，以提供更丰富的数据存储和查询能力。以下是一些常见的 Hadoop 生态系统中的数据库和存储系统：

　　Apache HBase：HBase 是一个分布式的、面向列的 NoSQL 数据库。它在 Hadoop 上提供了对大规模结构化数据的实时读写访问。HBase 是一个分布式、高可用性和可扩展的数据库，适用于需要快速随机访问和大容量数据存储的应用场景。

　　Apache Hive：Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库和查询系统，它提供了类似于 SQL 的查询语言(HiveQL)用于对大规模数据进行查询和分析。Hive 将查询转化为 MapReduce 任务或更高效的计算模式，使得用户可以使用熟悉的 SQL 语言来处理数据。

　　Apache Cassandra：Cassandra 是一个高度可扩展和分布式的 NoSQL 数据库系统。它提供了分布式存储和高吞吐量的写入和读取能力，并且具备容错性和可伸缩性。Cassandra 在 Hadoop 生态系统中作为一种支持实时分析和大容量数据存储的选择。

　　Apache Phoenix：Phoenix 是一个开源的、关系型的 SQL 接口层，用于在 HBase 上执行快速的 SQL 查询。它提供了高性能的查询引擎和索引机制，使得对 HBase 存储的结构化数据进行 SQL 查询更加方便和高效。

　　除了上述数据库，还有其他一些与 Hadoop 集成的存储系统和工具，如 Apache Accumulo、Apache Ignite、Apache Drill 等，它们在不同的场景和需求下提供了不同的功能和特性。

　　需要注意的是，Hadoop 并不是一个传统的关系型数据库系统，它更多地关注分布式数据处理和存储，以及批处理和大数据分析等方面的能力。在选择适合自己的数据库时，需要根据具体的需求、数据模型和性能要求进行评估和选择。