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。然而，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。此外，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。此外，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。同时，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。此外，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。