要提升HBase的查询速度，可以考虑以下几个方面：
数据模型设计优化：合理设计表的rowkey和列族，使查询尽可能地快速定位到所需的数据。可以考虑使用唯一且有序的rowkey，避免热点数据集中在某几个region中。
预分区：将数据预先划分为多个region，可以使查询请求并行执行，提高查询速度。可以根据数据范围、业务需求等因素进行预分区。
压缩数据：可以使用HBase提供的压缩功能，减少存储空间，提高查询速度。
避免全表扫描：尽量避免执行全表扫描的查询操作，因为全表扫描会消耗大量的时间和资源。可以通过合理的数据划分和索引设计来避免全表扫描。
使用缓存：可以使用HBase的缓存功能，将热点数据缓存在内存中，加快查询速度。可以考虑使用HBase的BlockCache和MemStore。
调整HBase的配置参数：可以根据具体的硬件资源和业务需求，适当调整HBase的配置参数，如内存分配、线程池大小等。
使用过滤器：可以使用HBase提供的过滤器功能，对查询结果进行过滤，减少返回数据的大小，提高查询速度。
数据冗余和缓存处理：可以将热点数据冗余存储在其他存储系统或缓存中，通过其他系统或缓存提供快速查询。
集群扩展：如果数据量和查询请求量较大，可以考虑扩展HBase集群，增加机器和RegionServer的数量，提高查询的并行度和处理能力。
以上是一些常见的提升HBase查询速度的方法，具体的优化策略需要根据实际业务需求和数据量进行调整。