HBase是一个基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的开源列式数据库，它可以提供海量数据的快速随机读写能力。HBase是一个非关系型数据库，它不支持SQL语言，也不支持事务和联合查询等功能。HBase适合用于存储半结构化或非结构化的数据，例如日志、文档、图片等，它可以支持多维度的数据查询和分析，例如时间序列、地理位置、标签等。
然而，HBase并不是万能的，它也有一些局限性和缺点，导致它不适合用于某些场景。以下是一些HBase不适用于哪些场景的例子：
1.需要频繁修改数据的场景。HBase是一个追加型数据库，它不支持原地更新数据，而是将修改后的数据作为新版本写入到文件中。这样会导致文件碎片化和空间浪费，同时也会影响读取性能。因此，如果需要频繁修改数据，例如电商网站的库存、订单、价格等信息，HBase可能不是一个好的选择。
2.需要做复杂计算和聚合的场景。HBase不支持SQL语言，也不支持事务和联合查询等功能。如果需要做复杂的计算和聚合，例如统计、排序、分组、过滤等操作，HBase可能无法满足需求。虽然可以通过MapReduce或Spark等框架来实现这些功能，但是这样会增加开发和运维的成本和复杂度。
3.需要保证数据一致性和完整性的场景。HBase是一个最终一致性（eventual consistency）的数据库，它不能保证数据在多个节点之间实时同步。如果需要保证数据的一致性和完整性，例如银行、证券等金融领域的应用，HBase可能不太合适。
4.需要高可用性和容错性的场景。HBase依赖于ZooKeeper来管理集群状态和元数据信息，如果ZooKeeper出现故障或网络分区，HBase可能无法正常工作。另外，HBase也依赖于HDFS来存储数据文件，如果HDFS出现故障或损坏，HBase可能无法恢复数据。因此，如果需要高可用性和容错性，例如社交网络、通信等领域的应用，HBase可能需要额外的备份和恢复机制。
HBase是一个强大而灵活的数据库，它可以处理海量数据的快速随机读写能力。但是它也有一些局限性和缺点，导致它不适合用于某些场景。在选择使用HBase之前，我们需要根据业务需求和数据特征来评估HBase是否符合我们的期望。