是的，HBase的append操作可以用于大数据量。HBase是一个分布式、可扩展的非关系型数据库，它支持实时读写和大规模数据存储。在HBase中，append操作主要用于向表中添加新的单元格数据。
当处理大数据量时，HBase的append操作具有以下优势：
分布式处理：HBase将数据分布在多个RegionServer上，这意味着append操作可以在整个集群中并行执行，从而提高处理速度。
高吞吐量：HBase的设计目标之一是提供高吞吐量，因此在大数据量的情况下，append操作仍然可以保持较高的性能。
数据持久化：HBase将数据持久化到HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）上，这可以确保数据在发生故障时不会丢失。同时，HBase还支持数据压缩，以减少存储空间和I/O开销。
自动分区和负载均衡：HBase会根据数据的量和访问模式自动对表进行分区，并将分区分布在不同的RegionServer上。这有助于实现负载均衡，避免单个节点过载。
需要注意的是，虽然HBase的append操作在大数据量下表现良好，但在某些情况下，例如数据倾斜或者网络延迟等，可能会影响到append操作的性能。为了获得最佳性能，建议根据实际需求和场景调整HBase的配置参数。