HBase在CentOS上进行性能调优可以通过以下几个方面来实现：
默认情况下，autoflush是开启的，这会在每次put操作时都提交到HBase server，造成大量的网络io，耗费性能。在大数据量并发下，建议将autoflush设置为false，并增大writebuffersize（默认是2MB）。这样可以批量地将数据写入HBase，减少网络io操作。
使用list
在创建HBase表时启用压缩，可以选择gzip、lzo、snappy、zippy等算法。通常情况下，snappy和zippy压缩算法是首选，因为它们提供较高的压缩率和较快的压缩/解压速度。
合理评估HBase集群的规模是非常重要的。需要考虑应用场景、负载情况、存储需求和网络带宽等因素。确保集群规模能够满足性能需求，并提高整个集群的稳定性。
合理的row key设计可以显著提高HBase的性能。row key应该是定长的，并且尽量散列化，以避免数据倾斜问题。例如，可以将时间戳作为row key的一部分，使得新写入的数据能够被快速命中。
不要在一张表中定义太多的column family。过多的column family会增加memstore flush时的i/o操作，影响性能。通常建议每个表最多有2-3个column family。
通过上述方法，可以在CentOS上对HBase进行性能调优，从而提高其读写效率和稳定性。