请简述Hadoop分布式文件系统（HDFS）与HBase数据库之间的关联和交互作用。

解答思路：

在解答这个问题时，首先需要理解HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase的基本概念。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，主要用于存储大量的数据。HBase是Hadoop生态系统中的一个分布式、可扩展的列存储数据库，主要用于存储大量的结构化数据。理解这两者的基本概念后，就可以探讨他们之间的关系了。

HDFS和HBase之间的关系主要体现在以下几个方面：

1. 数据存储：HDFS为HBase提供了底层的数据存储支持。HBase利用HDFS进行数据的存储和访问。HBase的数据最终会存储在HDFS的文件系统中。
2. 数据访问控制：HBase通过HDFS的文件系统权限机制来实现对数据的访问控制。例如，用户权限管理、数据访问审计等都可以通过HDFS来实现。
3. 高可扩展性：两者都具有很高的可扩展性。当数据量增大时，都可以通过增加节点来扩展存储能力。HBase通过其列存储的特性，可以更好地处理大规模数据的读写操作，而HDFS提供了分布式文件系统的基础，使得大规模数据的存储和管理成为可能。

接下来可以给出具体的答案和相关知识扩展。

最优回答：

HDFS和HBase之间存在密切的关系。首先，HDFS为HBase提供了底层的数据存储支持，HBase利用HDFS进行数据的存储和访问。其次，HBase通过HDFS的文件系统权限机制来实现对数据的访问控制。最后，两者都具有很高的可扩展性，可以很好地处理大规模数据的读写和存储操作。HBase的列存储特性使其在处理大数据时具有优势，而HDFS则提供了分布式文件系统的基础，使得大规模数据的存储和管理成为可能。

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，主要用于存储大量的数据。它具有高容错性、高可靠性、高吞吐量和低延迟等特点。
2. HBase：是一个分布式、可扩展的列存储数据库，主要用于存储大量的结构化数据。它利用HDFS作为其底层的数据存储系统，并采用了Google Bigtable的设计思想。HBase适用于对大量数据进行随机读写操作，并且具有良好的可扩展性。
3. Hadoop生态系统：除了HDFS和HBase外，还包括了许多其他组件，如MapReduce、YARN、ZooKeeper等。这些组件共同构成了Hadoop生态系统，提供了大数据处理和分析的各种功能。了解这些组件之间的关系和作用对于理解Hadoop生态系统的整体架构和运行原理非常重要。