Hadoop在大数据领域中的应用非常广泛，以下是一些典型的应用场景：

　　大数据存储和处理：Hadoop的HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模的结构化和非结构化数据，包括文本、图像、音频、视频等。

　　数据仓库：Hadoop可以用作数据仓库，通过使用SQL-on-Hadoop解决方案(例如Apache Hive和Apache Impala)来提供数据查询和分析功能。

　　流式数据处理：Hadoop可以使用Spark Streaming或Apache Storm等开源工具进行流式数据处理。

　　日志分析：Hadoop可以用于存储和分析各种类型的日志数据，例如Web服务器日志、应用程序日志等。

　　机器学习：Hadoop可以用于训练和部署机器学习模型，例如使用Apache Mahout或Apache Spark MLlib等工具。

　　Hadoop的使用频率非常高，特别是在大规模数据处理和存储方面。目前全球许多大型互联网公司和许多企业纷纷采用Hadoop来管理和分析海量数据。同时，因为Hadoop是一个开源项目，所以它是一个非常活跃的社区。这意味着它得到了广泛的支持和发展，有很多社区成员为其开发和维护各种工具、框架和应用程序，这也促进了其广泛应用。