Sqoop和HBase可以支持并行处理，但这需要合理地配置和优化。以下是一些建议来实现并行处理：
- 增加Mapper数量：在Sqoop命令中，可以通过设置
--num-mappers参数来增加Mapper的数量。Mapper是Sqoop作业中负责读取数据并将其映射到HBase的行键上的组件。增加Mapper数量可以提高并行处理能力。
- 优化HBase配置：为了充分利用并行处理的优势，还需要优化HBase的配置。例如，可以增加HBase的RegionServer数量，以提高处理能力。此外，还可以调整HBase的缓存大小、压缩选项等，以优化性能。
- 使用合适的分区策略：在设计表结构时，选择合适的分区策略对于提高并行处理能力非常重要。合理的分区策略可以将数据分散到多个Region中，从而避免单个Region成为瓶颈。
- 监控和调整作业：在执行Sqoop作业时，可以使用Hadoop的监控工具（如JobTracker和TaskTracker）来监控作业的运行情况。根据监控结果，可以及时调整Mapper数量、HBase配置等参数，以获得最佳的并行处理效果。
总之，Sqoop和HBase的并行处理能力可以通过合理地配置和优化来实现。在实际应用中，需要根据具体的数据量、硬件资源和业务需求来选择合适的配置方案。