如果Spark读取HBase数据较慢，可以考虑以下几个方面来解决问题：
数据分区优化：确保数据在HBase中合理分布，避免数据倾斜或热点访问问题。可以通过调整HBase表的分区策略、预分区等方式来优化数据的分布。
优化扫描范围：尽量减少扫描的数据量。可以根据业务需求进行过滤操作，限制扫描的列族、列或行范围，减少不必要的数据读取。
使用合适的读取方式：HBase提供了多种读取方式，如Scan、Get和Filter等。根据具体场景选择合适的读取方式，避免不必要的数据传输和计算。
增加并行度：通过增加Spark的并行度，可以同时读取和处理多个HBase分区的数据，提高读取性能。可以使用repartition或coalesce等方法来增加并行度。
调整Spark参数：根据实际情况调整Spark的配置参数，如executor内存、executor数量、shuffle分区数等，以提高Spark读取HBase数据的性能。
使用缓存：如果数据可以预先加载到内存或者使用缓存技术，可以大大提高读取速度。可以考虑使用HBase的缓存机制、Spark的广播变量或者分布式缓存等方式来提高读取性能。
硬件优化：根据实际情况对硬件资源进行优化，如增加带宽、增加内存、使用SSD等，以提高读取性能。
以上是一些常见的优化方法，具体的解决方案需要根据实际情况进行调整和优化。另外，可以使用性能分析工具来帮助定位性能瓶颈，进一步优化Spark读取HBase数据的性能。