容器化技术路线落地大数据混部技术选型应该时完全容器化还是部分容器化？

容器化技术已经成为现代软件开发的重要趋势之一，它可以提高应用程序的可移植性、可伸缩性和可靠性。在大数据混部场景下，容器化技术也可以帮助企业更好地管理和部署大数据应用程序。

对于容器化技术路线落地大数据混部技术选型，应该根据具体情况进行选择。完全容器化可能会带来更好的可移植性和可伸缩性，但也可能会带来一些性能和稳定性方面的问题。部分容器化则可以在保证一定性能和稳定性的前提下，提高应用程序的可移植性和可伸缩性。

在选择容器化技术路线时，可以考虑以下因素：

1. 应用程序的特点：不同的应用程序可能对容器化技术的支持程度不同，需要根据具体情况进行选择。
2. 系统的稳定性要求：如果系统对稳定性要求较高，可以选择部分容器化，将关键的组件部署在物理机上，以确保系统的稳定性。
3. 资源利用率：完全容器化可以更好地利用资源，提高资源利用率，但也需要考虑容器化带来的额外开销。
4. 管理和维护成本：容器化技术可以简化应用程序的管理和维护，但也需要考虑容器化技术的学习成本和管理成本。

在大数据混部场景下，选择Spark on K8s还是Hadoop Yarn on K8s，也需要根据具体情况进行选择。Spark on K8s可以更好地利用Kubernetes的资源管理和调度功能，提高资源利用率和应用程序的可伸缩性。Hadoop Yarn on K8s则可以更好地支持Hadoop生态系统的组件，提供更完整的大数据解决方案。因此，需要根据具体场景进行选择。