如果在Havenask（可能是指Elasticsearch结合Hadoop的某种场景，但更常见的称呼是Elasticsearch）中执行单机模式下的全量表导入或者索引构建操作时发现速度很慢，这可能是由多种因素导致的。下面是一些可能的原因及相应的调整建议：
1. 硬件资源限制：首先检查你的单机硬件资源，特别是CPU、内存和磁盘I/O。Elasticsearch在索引大量数据时对这些资源的需求较高。如果资源紧张，可以考虑升级硬件或优化现有资源分配。
2. JVM配置：Elasticsearch运行在Java虚拟机（JVM）之上，适当的JVM配置对性能至关重要。检查`jvm.options`文件，确保分配了足够的堆内存（-Xms, -Xmx），同时考虑垃圾回收（GC）设置，如使用G1GC或CMS收集器可能对性能有显著提升。
3. 索引配置：
- Shard数量：每个索引的分片（shards）数量对性能有直接影响。在单机环境下，过大的分片数量会增加管理和协调的开销。根据数据量和硬件资源合理配置分片数。
- 副本数量：在单机模式下，副本数量应设为0，因为在同一节点上复制数据不会带来容错益处，还会增加索引和查询的负担。
- Mapping设置：检查字段的映射（mapping），确保没有不必要的分析器或字段属性（如开启了过多的全文检索字段）。
4. 索引刷新间隔：Elasticsearch默认每隔一秒自动刷新索引，这可以保证数据的实时可见性，但会降低索引速度。在批量导入数据时，可以临时增大`index.refresh_interval`的值（例如，设置为`-1`以禁用自动刷新，或设置为一个较大的时间间隔）。
5. 批量处理：在索引数据时使用批量请求可以显著提高效率。通过增加`bulk`请求的大小，减少网络往返次数，从而提升整体速度。
6. 磁盘I/O优化：确保Elasticsearch使用的磁盘不是系统盘，并考虑使用SSD以提高I/O性能。同时，配置合适的文件系统缓存（如Linux的`vm.max_map_count`）。
7. 网络与防火墙：虽然在单机模式下不太可能出现网络瓶颈，但确保没有防火墙或安全软件限制了Elasticsearch的内部通信。
8. 监控与日志：使用Elasticsearch自带的监控工具（如Kibana中的监控仪表板）查看是否有明显的性能瓶颈或错误日志。
如果以上调整后问题仍未解决，建议查看Elasticsearch的日志文件，其中可能会有更具体的错误信息或警告，指向问题所在。此外，根据实际情况，考虑查阅Elasticsearch的官方文档或社区论坛，寻求针对特定场景的最佳实践和解决方案。