HBase集群的数据快速读取可以通过以下几种方式实现：
- 优化Scan缓存设置：对于大数据量的扫描操作，适当增大Scan缓存的大小可以减少RPC请求次数，从而降低总体延迟。例如，将Scan缓存从默认的100条数据增加到500或1000条，可以显著提高性能。
- 使用批量请求：利用HBase提供的批量Get接口，可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高读取性能。批量请求可以一次性获取多个数据项，减少网络通信开销。
- 精确指定列族或列：在查询时尽量指定列族或列，可以避免不必要的数据检索，从而提高查询效率。因为不同列族的数据分开存储，指定列族或列可以减少IO开销。
- 禁用离线批量读取请求的缓存：对于离线批量读取数据，设置禁用缓存可以避免大量数据进入缓存，影响其他实时业务热点数据的读取，从而减少读延迟。
- 合理配置BlockCache大小：BlockCache作为读缓存，对于读性能至关重要。合理配置BlockCache的大小，将频繁访问的数据块缓存在内存中，可以加速随机读取。
- 使用过滤器：在查询时使用过滤器可以限制查询结果，只获取所需的数据，减少数据的传输和处理，从而提高读取效率。
- 预分区：合理设计行键和预分区，避免热点数据，提高查询并行性。预分区可以让数据均匀分布在多个Region中，避免Region负载不均的问题。
- 数据压缩：使用数据压缩技术可以减少磁盘IO和网络传输开销，提高读取性能。选择合适的压缩算法可以在不显著增加CPU负载的情况下提高读取速度。
- 预热HBase缓存：在集群启动或重启后，将一些可能频繁访问的数据提前加载到BlockCache中，以减少缓存缺失率，提高响应速度。预热操作应该在低峰时段进行，以避免影响正常业务的进行。
通过上述方法，可以显著提高HBase集群的数据读取性能。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实际操作中需要根据具体情况进行调整。