处理HBase大数据量查询时，可以采用以下几种策略来优化查询性能：
过滤（Filtering）：在客户端或者RegionServer端使用过滤器（Filter），可以在服务器端对数据进行过滤，减少数据传输量。例如，可以使用SingleColumnValueFilter、ColumnRangeFilter等过滤器。
分页查询（Pagination）：使用HBase的Scan接口的分页查询功能，可以每次只获取部分数据，避免一次性加载大量数据。例如，设置Scan的LIMIT参数来限制每次查询返回的数据行数。
缓存（Caching）：利用HBase自带的缓存机制，如BlockCache和MemStore，可以提高查询速度。BlockCache缓存热点数据，减少磁盘I/O；MemStore缓存写入的数据，提高读取速度。
数据压缩（Compression）：使用HBase支持的数据压缩算法（如Snappy、LZO等）对数据进行压缩，可以减少网络传输和磁盘存储的开销。
列式存储（Columnar Storage）：HBase采用列式存储，可以将同一列的数据存储在一起，提高查询效率。
优化扫描（Optimize Scan）：尽量减少扫描的范围，例如，通过设置起始行键（StartRow）、结束行键（EndRow）和扫描列（Columns）来缩小扫描范围。
使用索引（Indexing）：为HBase表创建二级索引，可以加快基于行键的查询速度。但请注意，创建过多的索引可能会影响写入性能。
并行查询（Parallel Query）：利用HBase的客户端并行查询功能，可以同时发起多个查询请求，提高查询速度。
调整HBase配置：根据实际需求调整HBase的配置参数，例如，增加RegionServer的数量、调整MemStore的大小等，以提高查询性能。
升级硬件资源：提高硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）的性能，可以提高HBase的查询性能。