1、什么是租户，租户和用户的区别

租户和用户是两个常常会混淆的概念。简单来说，用户是一个资源的使用者，而租户通常是指一个企业或组织，租户对资源具有独占性和排他性。

打个比方，用户（User）好比是在大学宿舍中的一个大学生，他可以使用这个宿舍里的所有资源，其他用户也可以使用这些资源。

而租户（Tenant），就好比是猪笼城寨里的裁缝、苦力强。他们从包租婆那里租下一个房间，这个房间是他们各自独享的空间和资源。

一个租户中可以有多个用户，而一个用户也属于某个租户。

2、什么是多租户管理

多租户是一个软件架构，软件只有一个实例运行在服务器，并服务于多个租户。一个租户包含一组用户，他们拥有权限，共同访问一个软件实例。一个多租户架构，应用程序为每个租户提供一个专属于他们的数据、配置、用户管理、租户的功能和属性。

多租户技术有着悠久的历史，从IBM大型机的时代开始，为了能充分利用当时非常昂贵的计算资源，就已经产生了用多租户的方式来进行资源的分配。

而如今随着云计算、SaaS服务的兴起，多租户模式也得到来越来越广泛的应用。

多租户管理的优点在于：

降低系统运维成本

通过多租户数据资源隔离机制，提高数据的安全性

3、大数据平台的多租户管理

随着数据量的飞速增长和大数据技术的日益成熟，越来越多的企业和政府机构着手建设基于Hadoop技术体系的大数据平台，并在大数据集群上陆续展开了越来越多的应用场景。在企业内部，大量业务应用架设在同一个Hadoop集群上，容易出现数据与集群资源混乱无序的状态。特别是对于集团性质的企业，有着强烈的统一建设大数据平台、共享资源的需求。既希望通过建设统一的大数据平台，供给各个下属子公司使用来降低成本，同时又必须能够做到各个下属子公司之间的数据隔离和资源分配，也就是要建立大数据平台的多租户管理机制。

然而，目前的开源大数据平台对于多租户管理的支持并不友好，对于用户来说缺少易于管理和配置的多租户管理工具。可以说在Hadoop技术栈中，租户这个概念是欠缺的。

实现大数据平台的多租户管理，最核心的功能是对各类大数据组件的资源、配额和权限管理，涉及到的主要资源类型有：

HDFS：空间配额和ACL访问权限

HBase：命名空间和表

Hive：库和表的访问权限

Kafka：队列的访问权限

YARN：计算资源（CPU和内存）的分配

大数据平台的多租户管理也需要用到一些相关的技术组件，包括：

Kerberos：大数据平台的安全认证机制，通过一套密钥系统为大数据平台提供增强的安全性。

Sentry/Ranger：Sentry和Ranger都是Hadoop的机制，能够实现对HDFS、HBase、Hive的基于角色的细粒度。Sentry包含在Cloudera CDH中，Ranger则由Hortonworks提供。随着Cloudera对Hortonworks的收购，两者也将走向融合。

大数据平台的多租户管理架构如图所示：

大数据集群可以被多个租户所使用；

集群管理员创建租户，为各个租户分配资源和空间配额，并各租户的租户管理员。

租户管理员可以创建项目，把资源进一步分配给各个项目，并项目管理员；

项目管理员对项目成员进行管理，项目的资源可以由项目成员共享，也可以通过Sentry/Ranger做进一步的权限管控。

3、派拉数据湖产品的多租户管理

派拉数据湖产品实现了基于CDH和开源Hadoop平台的开箱即用的多租户管理能力，包括租户的增、删、改，多层级的权限分配和资源管理、资源回收，资源使用的实时监控，使用量统计等。

创建租户，分配资源配额：

在租户之下创建项目：

资源使用的实时监控：

用户和角色管理：

在目前的开源大数据平台中，虽然已经有比较完善的用户权限控制和资源管理的功能，但是对于很多大中型客户所需要的多租户管理还是很欠缺的。派拉数据湖产品正是大数据平台多租户管理的利器，能够帮助企业实现既高效又安全的资源共享、分配和计量。