要优化 Java 连接 HBase 以存储大量数据，可以采取以下策略：
使用连接池：通过使用连接池，可以减少频繁创建和关闭连接的开销。在 Java 中，可以使用 HBase 的内置连接池或者第三方库，如 Apache Commons DBCP。
使用批量操作：将多个 HBase 操作（如 get、put、delete）组合成一个批量操作，可以减少网络往返次数和客户端与 HBase 服务器之间的通信开销。HBase 提供了 Batch 类来实现批量操作。
使用压缩：HBase 支持多种压缩算法，如 Gzip、Snappy 和 LZO。将数据压缩可以减少存储空间和网络传输的开销。在选择压缩算法时，需要权衡压缩率和性能。
分区策略：合理地设置 HBase 表的分区策略，可以使数据在集群中均匀分布，避免单个节点过载。可以根据数据的访问模式和数据量来选择合适的分区键。
使用 Bloom 过滤器：Bloom 过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。在 HBase 中，可以为表的行键添加 Bloom 过滤器，以减少不必要的读写操作。
调整缓存设置：合理地设置 HBase 的缓存参数，可以提高查询性能。例如，可以调整 BlockCache、MemStore 和 HFileCache 的大小和生命周期。
使用异步操作：HBase 支持异步 API，可以在不阻塞主线程的情况下执行 HBase 操作。使用异步操作可以提高应用程序的吞吐量和响应时间。
优化 HBase 配置：根据集群的硬件资源和业务需求，优化 HBase 的配置参数，如 JVM 堆大小、RegionServer 的内存和 CPU 配置、HBase 的日志级别等。
数据分片：将大数据集分成多个小数据集，并将它们存储在不同的 Region 中。这样可以提高查询性能和集群的可扩展性。
监控和调优：定期监控 HBase 的性能指标，如吞吐量、延迟、磁盘空间等，并根据实际情况进行调优。可以使用 HBase 的监控工具，如 HBase Master UI、Hadoop ResourceManager UI 等。