为了提升HBase的BulkLoad速度，可以采取以下措施：

批量写入优化：

使用批量PUT接口，减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高写入吞吐量。开启异步批量提交，客户端缓存达到阈值后批量提交给RegionServer，减少RPC调用次数。

WAL写入优化：

根据业务关注点，在WAL机制和写入吞吐量之间作出选择，可以考虑禁用WAL以提升写入速度，但需注意数据丢失风险。

大KeyValue优化：

减小KeyValue大小，避免因太大而影响写入性能。

数据模型优化：

合理设计数据模型，避免过度的列族和列限定符，减少写入时的IO开销。

使用MapReduce或Spark生成HFile：

利用MapReduce或Spark直接生成HFile格式的数据文件，然后再通过RegionServer将HFile数据文件移动到相应的Region上去，这种方式相比直接使用HBase的API进行写入，可以显著减少CPU和网络资源的消耗。

合理配置MapReduce作业参数：

增加并发运行的reduce任务数量，调整Mapper和Reducer的内存限制，以适应数据量和HBase表的大小。开启Mapper输出压缩，使用Snappy压缩等，减少数据传输量和存储需求。

通过上述方法，可以显著提升HBase BulkLoad的速度和效率。需要注意的是，在进行这些优化时，应根据实际业务需求和数据量大小进行合理配置和调整。