优化CentOS上HBase的读写性能可以从多个方面入手，包括客户端优化、服务器端优化、数据模型设计、硬件配置等。以下是一些具体的优化建议：
客户端优化
- Scan缓存设置：对于大scan操作，可以适当增大scan缓存大小，如从默认的100条增加到500或1000，以减少RPC调用次数。
- 批量Get请求：使用批量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。
- 指定列族或列：在查询时尽量指定列族或列，以减少不必要的数据检索，提高查询效率。
- 离线批量读取请求禁用缓存：对于离线批量读取操作，设置禁用缓存，以避免缓存数据影响实时业务的热点数据。
服务器端优化
- 读请求均衡：确保读请求在RegionServer之间均衡分布，避免某些RegionServer过载。
- BlockCache设置：根据集群业务调整BlockCache的策略和大小，读多写少的业务可以增大BlockCache占比。
- HFile文件数量：监控和优化HFile文件数量，避免过多导致读取延迟增加。
- Compaction策略：调整Compaction策略，避免在高峰期进行Major Compaction，减少对系统资源的消耗。
数据模型和架构优化
- 预分区：在创建表时进行预分区，使数据均匀分布在多个Region中，避免Region负载不均。
- RowKey设计：设计合理的RowKey，避免热点数据，使用散列或前缀设计来均匀分布数据。
- 列族设计：合理设置列族的数量和大小，设置合适的Block缓存大小和压缩方式。
硬件和配置优化
- 硬件配置：选择适当的硬件配置，包括CPU、内存和存储设备。SSD硬盘通常比HDD硬盘更适合HBase，因为它们具有更低的读取延迟和更高的随机读性能。
- 配置参数调整：根据具体的工作负载调整HBase的配置参数，如读取和写入缓冲区大小、线程池大小等。
其他优化措施
- 数据压缩：启用数据压缩，减少磁盘空间占用和网络传输带宽，提高读写性能。
- Bloom Filters：使用Bloom Filters减少随机读取，提高读取效率。
- 负载均衡和高可用性：配置负载均衡机制，确保集群的均衡负载，并设置高可用性策略以防止单点故障。
通过上述优化措施，可以显著提高CentOS上HBase的读写性能。需要注意的是，性能优化是一个持续的过程，需要根据实际需求和负载情况进行不断的调整和测试。。