随着电力行业数字化转型的加速，电力大数据平台作为核心基础设施，面临着多租户资源管理效率低下、数据安全威胁增加以及智能应用适应性不足等挑战。这些问题不仅制约了电力系统的运行效率，也对电力行业的可持续发展提出了严峻考验。 为解决上述问题，本研究提出了一套基于多租户资源调度与全链路安全态势感知的技术体系。在资源调度方面，通过优化基于YARN的公平调度器和容量调度器配置，实现了资源的动态分配与隔离，显著提升了多租户环境下的任务执行效率，确保电力大数据平台在复杂业务场景下的高效运行。在安全监控方面，构建了覆盖数据采集、计算和存储全链路的安全态势感知体系，融合大数据分析与机器学习技术，对安全事件进行实时分析和预警，有效识别潜在威胁，保障平台的安全稳定运行。此外，针对电力业务需求，设计了智能化模型训练与自学习优化方法，开发了故障预测、负荷预测等AI模型，显著提升了模型的准确性和适应性。该技术体系具有显著的创新性和先进性，不仅有效解决了当前电力大数据平台的资源管理与数据安全问题，还为电力行业的智能化应用提供了有力支持。其广泛的适用性和可推广性使其不仅适用于电力行业，还可推广至其他涉及多租户环境和数据安全需求的领域，如能源、交通、金融等，为相关行业的数字化转型提供技术参考。从经济和社会效益来看，该技术体系通过优化资源调度，降低了电力大数据平台的运营成本，同时提高了电力系统的运行效率，减少了因故障导致的停电损失，为电力企业带来了显著的经济效益。此外，数据安全技术的应用有效保护了用户隐私和国家能源安全，为社会经济发展提供了稳定的能源支持，具有重要的社会效益。 综上所述，本研究提出的多租户资源调度与全链路安全态势感知技术体系，为电力行业的数字化转型提供了全面的技术支持，推动了电力行业从传统管理模式向智能化、高效化方向发展，为电力行业的可持续发展奠定了坚实基础，也为其他行业的数字化转型提供了有益的借鉴。