FINRA（美国金融业监管局）是美国最大的独立安全监管机构，负责监控和管制金融交易行为。FINRA 使用 Amazon EMR，在 Amazon S3 上运行 Apache HBase，以便随机访问 3 万亿条记录（每天增加数十亿条），由一个交互式应用程序搜索和显示相关的市场事件。通过将存储和计算解耦，FINRA 可以将一个数据副本内存储在 Amazon S3 中并根据计算容量的需求调整集群的规模，而不用扩大其集群规模，以便在 HDFS 中存储数据的 3 个副本。这使他们每年能够节省 60% 多的成本，轻松扩展计算容量，并且将新 EC2 可用区中集群的恢复时间从数天缩减到 30 分钟以内。
Monster 是从事猎头业务的全球领导者，它利用 Amazon EMR 上的 Apache HBase 存储点击流和广告营销活动数据以进行下游分析。这样，他们便能够以单次曝光量为粒度监控不同的客户群在既定营销活动中的表现有何不同。Monster 的分析团队可轻松浏览各行内容来合计每位用户的查看量和点击量，从而确定营销活动。此外，他们还利用 Apache HBase 与 Apache Hadoop 生态系统的紧密集成。Monster 在单独的 Amazon EMR 集群上运行 Apache Hive，以使用 SQL 查询其 HBase 表，这对于执行额外分析以及从 Apache HBase 向 Amazon Redshift 导出数据来说非常有用。