网易在Spark多租户方面的工作，这个项目叫做Kyuubi(该项目的开源地址： https://github.com/netease-bigdata/kyuubi https://github.com/yaooqinn/kyuubi)，实际上是类似于HiveSever2的程序。
大家可能都知道，Hive一般有两种使用模式，一种是client模式，所有的SQL解析都客户端在这之中完成。一种是HiveSever2模式，整个SQL解析放到server端完成。
在集团内部实际使用过程中，更希望用户的使用行为通过Server端完成，否则会很难管理，因为客户端根本不在平台掌控范围之内，我们很难进行各种升级及配置变化。只有当MetaStore和HDFS 配置不暴露给用户，我们才能更好得管控。Hive的社区比较完善，在这方面没有问题，但是Spark还有些不足。
其实，所谓的Kyuubi只是在类似HiveSever2的基础上提供服务， 提供SparkSQL服务，而不是Hive SQL服务。
Kyuubi基于Spark Thrift Sever改造，Spark Thrift Sever类似于HiveSever2，但是它不够完善。由于我们在此基础上增加了多租户的功能，因此可以支持集团内部各业务线的使用。
要想实现多租户功能，首先要把SparkContext变成多实例，之后每次执行代理真正的用户身份执行;其次，我们提供了Spark SQL集群，用户请求负载均衡到每台Kyuubi服务器，并且这部分是高可用的，一台服务器挂了会立刻切换到另一台。
此外，我们对安全性也进行了改进，支持kerbros。其实，整个网易数据平台都是强安全认证系统，每个用户都有自己的kerberos key tabkerbros，所有系统拿kerberoskerbros做认证访问都是带认证的，Kyuubi要融入这个体系同样需要支持kerberoskerbros。
Kyuubi的主要特点如下： 一、具备统一接口，与HiveSever2相比，Kyuubi提供SwiftThrift的API，无论是Beeline客户端、JDBC客户端、ODBC客户端还是网易猛犸自助分析查询平台、有数可视化BI平台，Kyuubi都可以用标准的方式连接到Spark。
二、有弹性的资源控制能力，Kyuubi支持session级别的资源配置，每个session所需的队列、资源核数和内存都可以进行配置。
三、支持SparkContext的动态缓存。创建一个SparkContext耗时较长，所以我们要对SparkContext进行缓存设置，让用户不需要每次查询都动态创建SparkContext。
此外，也支持Spark动态资源分配特性，启用SparkContext需要启用一堆Spark执行器。如果业务需要较快的响应速度，那就直接发SQL，不需要等待进程启用。
四、Kyuubi安全特性，首先是支持Kerberos还有代理执行，最后支持集成我们的spark-authorizer权限验证插件，该插件对Spark没有侵入性，主要用于查询优化的最后阶段。实际上，具体权限对接的是rRangerr中的权限控制中心，通过集成Spark-authorizer，我们能够做到细粒度的权限控制。
此外，我们也支持服务的高可用和负载均衡，Kyuubi基于负载均衡的方式设计，通过将ZK作为Namespace来实现。具体过程为，Kyuubi将自己注册到ZK，ZK形成服务列表，注明各服务的存活状态，客户端会与ZK通讯拿到该服务器列表，从中挑选Kyuubi服务器执行。通过这种方式，我们将负载均衡到众多Spark查询设备上，从而避免了单点故障，保证了服务的可用性。
总结
Kyuubi以HiveServer2 Thrift API为接口协议，提供Spark SQL服务。相比传统的Spark，Kyuubi主要增加了企业级特性，如果公司多租户场景较多且业务线复杂，多租户功能是比较要紧的事情比如多租户、权限、负载均衡等。
