Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个高度可扩展的分布式存储系统，设计用于跨大量计算节点存储和处理大数据。HDFS支持多用户并发访问，这是通过以下几个关键组件和机制实现的：
权限管理：HDFS支持POSIX风格的权限模型，包括用户（owner）、组（group）和其他人（others）的读（read）、写（write）和执行（execute）权限。这些权限可以应用于文件和目录，以确保数据的安全性和隔离性。
访问控制列表（ACLs）：除了基本的POSIX权限外，HDFS还支持更细粒度的访问控制列表。ACLs允许管理员为特定用户或用户组设置额外的权限。
安全认证：HDFS支持多种安全认证机制，包括Kerberos认证，以确保只有经过验证的用户才能访问文件系统。Kerberos提供了一种强大的方式来验证用户身份，并且可以与Hadoop的安全组件如Apache Ranger集成，以实现更全面的安全策略。
审计日志：HDFS可以配置审计日志记录，以跟踪用户的操作和访问模式。这有助于监控系统活动，确保合规性，并在出现安全事件时进行调查。
资源管理器：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理层，它负责集群资源的分配和任务调度。YARN支持多租户环境，可以为不同的用户或应用程序分配资源配额，从而实现资源的隔离和公平使用。
文件系统命名空间：HDFS提供了一个统一的文件系统命名空间，用户可以通过这个命名空间访问和管理存储在集群中的数据。命名空间的设计允许多个用户同时操作而不会相互干扰。
数据本地化：HDFS通过数据本地化读取来提高效率，即尽量让计算任务在存储数据的节点上执行。这减少了网络传输的需求，并提高了整体的处理速度。
高可用性和容错性：HDFS通过数据复制来提供高可用性和容错性。即使某些节点发生故障，数据也不会丢失，因为可以在其他节点上找到副本。这使得系统能够在多用户并发访问的情况下保持稳定运行。
通过这些机制，HDFS能够支持多用户并发访问，同时保证数据的安全性、一致性和高效性。在实际部署中，管理员需要根据具体的安全需求和业务场景来配置和优化HDFS的安全策略。