要利用Java優化HBase集群配置，可以從以下幾個方面入手：

1. 調整HBase配置參數：

   HBase有許多可配置的參數，可以根據集群的實際情況進行調整。以下是一些常用的參數：

   • hbase.rootdir：指定HBase的數據存儲目錄。
   • hbase.zookeeper.quorum：指定Zookeeper的地址。
   • hbase.client.operation.timeout：指定客戶端操作超時時間。
   • hbase.client.scanner.timeout.period：指定掃描器超時時間。
   • hbase.hregion.memstore.flush.size：指定MemStore刷新大小。
   • hbase.hregion.max.filesize：指定HRegion的最大文件大小。
   • hbase.hstore.blockingStoreFiles：指定阻塞的StoreFile數量。
   • hbase.hstore.compactionThreshold：指定HStore文件壓縮閾值。

2. 優化Java虛擬機（JVM）參數：

   HBase運行在Java虛擬機上，因此可以通過調整JVM參數來優化HBase的性能。以下是一些常用的JVM參數：

   • -Xms：指定JVM的初始堆內存大小。
   • -Xmx：指定JVM的最大堆內存大小。
   • -XX:NewRatio：指定年輕代和老年代的比例。
   • -XX:SurvivorRatio：指定Eden區和Survivor區的比例。
   • -XX:+UseParNewGC：指定使用ParNew垃圾回收器。
   • -XX:+UseConcMarkSweepGC：指定使用CMS垃圾回收器。
   • -XX:+UseParallelOldGC：指定使用Parallel Old垃圾回收器。
   • -XX:+UseG1GC：指定使用G1垃圾回收器。

3. 優化HBase代碼：

   除了調整配置參數和JVM參數外，還可以通過優化HBase代碼來提高性能。以下是一些建議：

   • 減少不必要的讀寫操作：盡量避免頻繁的讀寫操作，可以通過批量讀寫、緩存等方式減少IO開銷。
   • 使用過濾器：HBase支持過濾器，可以在服務器端對數據進行過濾，減少數據傳輸量。
   • 優化數據結構和算法：根據業務需求選擇合適的數據結構和算法，提高數據處理效率。
   • 使用壓縮技術：HBase支持多種壓縮算法，可以根據實際情況選擇合適的壓縮算法減少存儲空間和網絡傳輸開銷。
   • 監控和調優：定期監控HBase的性能指標，根據實際情況進行調優。

4. 擴展集群規模：

   如果單臺服務器無法滿足業務需求，可以考慮擴展集群規模。可以通過增加HBase節點、升級硬件等方式提高集群的處理能力。

5. 使用負載均衡：

   在集群中引入負載均衡機制，可以將請求分發到不同的HBase節點上，避免單點瓶頸和過載現象。可以使用Zookeeper、HAProxy等工具實現負載均衡。

總之，要利用Java優化HBase集群配置，需要從多個方面入手，包括調整HBase配置參數、優化JVM參數、優化HBase代碼、擴展集群規模和引入負載均衡等。在實際應用中，需要根據具體的業務需求和系統狀況進行選擇和調整。