在HBase中，可以通过设置一些参数来调整建表的缓存策略。以下是一些建议：
设置BlockCache大小：BlockCache是HBase用于存储热点数据的内存缓存。你可以通过设置hbase.regionserver.blockcache.size参数来调整BlockCache的大小。例如，将其设置为10G，表示BlockCache的最大容量为10GB。这将影响整个RegionServer的BlockCache大小，可以根据实际需求和硬件资源进行调整。
设置MemStore大小：MemStore是HBase用于存储新写入数据的内存缓冲区。你可以通过设置hbase.regionserver.hstore.compactionThreshold参数来调整MemStore的大小。这个参数的默认值是1000000，表示当某个Store中的数据量达到这个阈值时，会触发一个合并操作。你可以根据实际需求调整这个阈值，以平衡内存使用和性能。
设置Bloom Filter：Bloom Filter是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。HBase支持为每个Column Family设置Bloom Filter。你可以通过设置hbase.hstore.bloom.block.type和hbase.hstore.bloom.rowcol.type参数来启用Bloom Filter。需要注意的是，Bloom Filter会占用额外的内存空间，因此需要权衡内存使用和性能。
设置压缩：HBase支持多种压缩算法，如Snappy、LZO等。你可以通过设置hbase.regionserver.compression参数来启用压缩。例如，将其设置为SNAPPY，表示使用Snappy压缩算法。压缩可以减少磁盘I/O，但会增加CPU负载。因此，需要根据实际情况选择合适的压缩算法。
设置缓存策略：HBase提供了多种缓存策略，如BlockCache、MemStore等。你可以通过设置hbase.regionserver.global.memstore.size参数来调整全局MemStore大小。此外，还可以设置hbase.hstore.blockingStoreFiles参数来限制每个Store的最大文件数量，以及hbase.regionserver.thread.compaction.large参数来调整大文件的合并线程数等。
总之，在HBase中设置缓存策略需要根据实际需求和硬件资源进行调整。可以通过调整BlockCache、MemStore、Bloom Filter等参数来优化性能。同时，需要权衡内存使用和性能，以获得最佳的数据访问速度。
