在 Java 中连接 HBase 并优化大数据处理，可以采取以下几种策略：
使用连接池：为了提高性能和资源利用率，建议使用 HBase 连接池。HBase 官方提供了 HConnectionPool 类，可以用来管理 HBase 连接。使用连接池可以减少连接建立和关闭的时间，提高响应速度。
使用批量操作：当需要处理大量数据时，尽量使用批量操作，如批量插入、批量删除等。这样可以减少网络开销和 HBase 服务器的负载。
使用异步操作：使用异步操作可以避免阻塞主线程，提高程序的执行效率。HBase 提供了 AsyncConnection 和 AsyncTable 类，可以用来执行异步操作。
分页查询：当查询大量数据时，可以使用分页查询的方式，每次查询一部分数据，避免一次性查询导致的数据压力。
使用缓存：为了提高查询性能，可以使用缓存来存储热点数据。HBase 提供了 Cache 类，可以用来缓存查询结果。同时，也可以使用第三方缓存工具，如 Apache Ignite、Redis 等。
优化 HBase 配置：根据实际业务需求，优化 HBase 的配置参数，如 RegionSize、MemStoreSize、BlockCacheSize 等，以提高 HBase 的性能。
使用压缩：为了减少网络传输和存储空间，可以对 HBase 中的数据进行压缩。HBase 支持多种压缩算法，如 Gzip、Snappy、LZO 等。可以根据实际需求选择合适的压缩算法。
数据分片：为了实现负载均衡和高可用性，可以将数据分片存储在不同的 RegionServer 上。这样可以避免单个 RegionServer 过载，提高整体处理能力。
优化 Java 代码：编写高效的 Java 代码，避免不必要的对象创建和内存泄漏。同时，可以使用多线程并发处理数据，提高处理速度。
监控和调优：定期监控 HBase 的性能指标，如 RegionServer 的负载、内存使用情况、GC 次数等，根据监控数据进行针对性的调优。