随着大数据时代的到来海量数据的存储和处理变得越来越重要。Hadoop生态系统中的HBase是一种NoSQL数据库，也是基于列族存储的分布式数据库，它采用HDFS作为底层存储，具有高可靠性、高伸缩性和高性能的特点。然为了充分利用集群资源实现快速数据存储和查询我们需要考虑以下几个方面：

一、优化数据模型

在HBase中表的设计非常重要。最好将数据划分成小的表并进行水平分区。选择正确的列族和列对于性能也非常重要。列族是一组样式相似的列，因此添加列族表示数据必须移动到其他地方。因此您应该选择性能良好的列族，并在插入和读取数据时避免在同一列族中使用大量列。

二、适当的硬件配置

在HBase集群中硬件配置非常重要。大型生产集群需要大量的内存和CPU核心来处理大量的读写请求。在部署时我们可以考虑具有快速消息传递能力和更高的DDP内存的服务器。为了获得更高的性能，可以使用固态硬盘（SSD）或快速SATA驱动器替换传统的机械硬盘。

三、性能调整/优化

为了提高HBase的性能和吞吐量，我们可以进行基于以下几个方面的性能配置和优化：

1、Region分割设置：当一个Region变得太大时，可以根据数据的键范围进行分别，由于它将存储在不同的Region节点上，这样可以减轻负载并提高性能。

2、BlockCache调整：BlockCache存储高频访问的HFile的块，通过增加BlockCache的大小可以提高读取性能，但是增加太多的缓存空间可能会导致缓存行冲突。

3、WAL(Redolog)参数调整：WAL是Write-Ahead-Log,存储了每次数据变化。在出现RegionServer节点失败或其他原因导致数据丢失时，这个日志能够恢复数据。对于高负载的写入场景，需要增加WAL缓存大小，保证日志的写速度不成为瓶颈。

4、调整最大RPC线程数和KeepAlive time参数：RPC称作远程协议调用机制，它是HBase客户端和RegionServer交互的通道。我们可以根据客户端访问的请求数量和处理能力调整最大线程数，以便更好地利用CPU资源。关闭并发线程的KeepAlive time也能减少不必要的连接维护时间，加快请求处理。

四、集群监控和诊断

HBase集群性能的监控和分析非常重要。我们可以使用Hadoop集群监控工具如Ambari，Nagios或Ganglia来监控HBase集群性能，以及使用HBase自带的JMX监控APIs指标。对于需要对集群进行诊断的情况，我们可以使用HBase shell和日志查看工具来快速诊断集群故障。

总之为了在HBase中充分利用集群资源实现快速数据存储和查询，需要优化数据模型、适当的硬件配置、性能调整和集群监控和诊断。这将帮助我们构建高可靠性、高伸缩性和高性能的分布式数据库。