在Debian系统上提升HBase查询效率可以通过多种方法实现，主要包括以下几个方面：
HBase表结构设计优化
- Rowkey设计：设计合理的rowkey以减少查找时间，避免热点问题。Rowkey应尽量短且具有较好的散列性，可以考虑使用时间戳、哈希值或反转数值等方式。
- Column Family：合理设置column family的数量，避免过多的column family导致更多的I/O操作。
- 预分区：在创建表时预先定义region的数量，以减少数据写入时的region分裂和负载均衡开销。
HBase配置优化
- 调整Region大小：通过
hbase.hregion.max.filesize设置合适的Region大小，以适应不同的数据量和访问模式。
- 增加RegionServer内存：为RegionServer分配更多的内存，减少IO操作，提高读写性能。
- 使用SSD存储：SSD存储可以显著提高HBase的读写性能，减少IO延迟。
- 压缩数据：使用压缩算法减少数据的存储空间和网络传输开销。
JVM内存和GC策略优化
- 合理配置JVM内存：根据实际集群资源调整Master和RegionServer的内存配置。
- 选择合适的GC策略：对于HBase而言，通常有两种可选GC方案：ParallelGC和CMS组合G1GC。根据堆内存大小选择合适的GC策略。
其他优化措施
- 开启MSLAB功能：HBase自带的MSLAB功能可以有效地减少内存碎片化，改善Full GC发生的情况。
- 监控和调优：定期监控HBase集群的性能指标，如读写延迟、负载情况等，及时调整配置参数以优化性能。
HBase查询优化技巧
- 预分区：根据数据的访问模式和查询需求，预先对数据进行分区，可以提高查询性能。
- 避免全表扫描：尽量避免全表扫描，使用HBase的索引或者过滤器来减少扫描的数据量。
- 使用缓存：可以使用HBase的缓存机制来加速查询，如BlockCache和MemStore。
- 使用合适的过滤器：根据查询需求选择合适的过滤器，可以减少不必要的数据传输和查询时间。
- 使用批量操作：尽量使用批量操作来减少RPC调用次数，提高查询性能。
- 优化数据模型：根据实际情况优化数据模型，避免不必要的列族和列族之间的冗余数据。
- 调整HBase参数：增加RegionServer内存、端口、HBase内存和并发连接数。
- 优化HBase查询：避免使用
SELECT *语句，使用WHERE子句过滤列，避免使用多个JOIN操作。
- 优化HBase索引：合理设置索引列，定期更新索引，使用复合索引。
- 检视和分析HBase性能：使用HBase检视工具，分析查询日志，定期进行性能测试。
在进行任何配置更改之前，建议先在测试环境中验证其效果。