Hbase批量查询可以通过以下方法进行优化：

使用Scan和Filter组合：在批量查询时，可以使用Scan操作来遍历表中的数据，并使用Filter来过滤不需要的数据。这样可以减少扫描的数据量，提高查询效率。

适当设置Batch大小：在批量查询时，可以设置合适的Batch大小，以便在一次请求中获取更多的数据。但是，过大的Batch大小可能会导致内存不足或请求超时，因此需要根据实际情况进行调整。

使用并行查询：Hbase支持并行查询，可以通过设置多个Scan或Get操作来并行执行，从而提高查询效率。需要注意的是，并行查询会增加集群的负载，因此需要根据实际情况进行调整。

使用缓存：如果查询的数据经常被访问，可以考虑使用缓存来存储查询结果，以减少对Hbase的访问次数。可以使用Hbase自带的缓存机制，如BlockCache和MemStore，或者使用第三方缓存工具，如Redis。

优化RowKey设计：合理的RowKey设计可以提高查询效率。在设计RowKey时，应避免使用过于长的字符串，尽量使用较短且具有唯一性的字符串。同时，可以考虑将热点数据分散到不同的Region中，以平衡负载。

调整Hbase配置参数：根据实际情况，可以调整Hbase的一些配置参数，以提高批量查询的性能。例如，可以增加RegionServer的数量，以提高读写能力；或者调整MemStore的大小，以减少内存溢出风险。

避免使用全表扫描：尽量避免使用全表扫描，因为全表扫描会导致大量的数据被扫描，降低查询效率。如果必须使用全表扫描，可以考虑分批次进行。

监控和调优：定期监控Hbase的性能指标，如RegionServer的负载、请求延迟等，以便及时发现和解决问题。根据监控结果，可以对Hbase进行调优，以提高批量查询的性能。