在Hbase中，批量查询速度可以通过以下方法进行优化：

使用Scan而不是Get：Scan会扫描整个表，而Get只能查询单个行。如果你需要查询多个行，使用Scan会更高效。但是，Scan可能会消耗更多的资源，因为它会一次性读取整个表的数据。

减少返回的数据量：在查询时，可以使用setBatch()方法来设置批量大小。这样可以减少每次查询返回的数据量，从而提高查询速度。

Scan scan = new Scan();scan.setBatch(100); // 设置批量大小为100

使用过滤器（Filter）：在查询时，可以使用过滤器来减少返回的数据量。过滤器可以根据指定的条件来过滤数据，从而提高查询速度。例如，你可以使用SingleColumnValueFilter来根据某个列的值进行过滤。

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("column_family"), Bytes.toBytes("column_qualifier"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("value")));scan.setFilter(filter);

使用缓存：Hbase支持对查询结果进行缓存。如果相同的查询会被多次执行，可以考虑使用缓存来提高查询速度。需要注意的是，缓存可能会占用额外的内存资源。

并行查询：如果你需要查询多个行，可以考虑使用并行查询。通过创建多个线程，每个线程执行一个查询，可以同时处理多个查询请求，从而提高查询速度。但是，并行查询可能会增加服务器的负载。

优化表结构：合理设计表结构可以提高查询效率。例如，可以将频繁一起查询的数据存储在同一个Region中，以减少跨Region查询的开销。此外，还可以考虑使用列族（Column Family）和列限定符（Column Qualifier）来组织数据，以便更高效地进行查询。

调整Hbase配置：Hbase的配置参数也会影响查询性能。例如，可以调整hbase.regionserver.thread.compaction.large和hbase.regionserver.thread.compaction.small参数来控制压缩任务的执行。此外，还可以调整hbase.hstore.blockingStoreFiles和hbase.hstore.compactionThreshold参数来优化存储层的性能。

总之，要提高Hbase批量查询的速度，需要从多个方面进行优化，包括查询方式、数据量、过滤器、缓存、并行查询、表结构和配置参数等。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的优化方法。