要将HDFS（Hadoop Distributed File System）中的数据高效地导入到HBase中，可以遵循以下步骤：
确保HDFS和HBase集群正常运行。
在HBase中创建一个表（table），用于存储从HDFS导入的数据。在创建表时，需要指定行键（row key）的设计，以便于高效地查询数据。
使用HBase的importtsv命令或hbck工具将HDFS中的数据导入到HBase表中。importtsv命令允许你以制表符分隔的值（tab-delimited values）格式导入数据，而hbck工具可以帮助你检查和修复HBase集群中的问题。
例如，使用importtsv命令将HDFS中的数据导入到HBase表：
hbase org.apache.hadoop.hbase.client.ImportTsv -Dimporttsv.columns="column1,column2,column3" input="/path/to/hdfs/data" table="your_table_name"
其中，-Dimporttsv.columns参数指定了列名，input参数指定了HDFS数据的路径，table参数指定了目标HBase表名。
如果需要，可以使用HBase的批量写入（batch write）功能将多个小批次的数据合并成一个大的写入操作，以提高导入效率。
在数据导入完成后，可以使用HBase Shell或Java API检查表中的数据，确保数据已正确导入。
为了提高查询性能，可以考虑对表进行分区和负载均衡。这可以通过HBase的split和balance命令来实现。
如果需要实时查询数据，可以考虑使用HBase的协处理器（coprocessor）功能，将计算任务下沉到HBase集群中执行，从而减少网络传输的开销。
遵循以上步骤，可以高效地将HDFS中的数据导入到HBase中。在实际应用中，还需要根据具体需求和场景进行调整和优化。