HBase MLlib 是一个基于 Apache Hadoop 的机器学习库，它提供了一些基本的机器学习算法，如分类、回归、聚类等

数据预处理：在进行特征工程之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 类来处理 HBase 中的数据。

特征选择：特征选择是从原始特征中选择出对模型训练最有用的特征。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.FeatureComparator 类来进行特征选择。

特征转换：特征转换是将原始特征转换为适合模型训练的格式。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.FeatureTransformer 类来进行特征转换。常见的特征转换方法有标准化、归一化、对数变换等。

特征构造：特征构造是根据现有特征创建新的特征。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.FeatureBuilder 类来进行特征构造。常见的特征构造方法有基于领域知识的特征、基于统计的特征等。

特征编码：特征编码是将分类特征转换为数值特征。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.FeatureEncoder 类来进行特征编码。常见的特征编码方法有独热编码、标签编码等。

模型训练：在完成特征工程后，可以使用 HBase MLlib 中的算法进行模型训练。例如，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.LinearRegression 类进行线性回归，使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.SVM 类进行支持向量机等。

模型评估：模型评估是评估模型性能的过程。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.ModelEvaluation 类来进行模型评估。常见的评估指标有准确率、召回率、F1 值等。

模型优化：模型优化是提高模型性能的过程。在 HBase MLlib 中，可以使用 org.apache.hadoop.hbase.ml.ModelOptimizer 类来进行模型优化。常见的优化方法有交叉验证、网格搜索等。

总之，在 HBase MLlib 中进行特征工程需要根据具体任务和数据集选择合适的特征处理方法，并对模型进行训练和评估，以达到最佳性能。