我正在尝试使用1个主服务器和3个私有awsm3.xlarge示例（每个示例有4个处理器，15gbram）来设置dc/os spark kafka cassandra集群。
我有一些奇怪的行为，我已经在穗我几天前发生的问题。
在每个私有节点上，我都保留了以下固定资源（我说的是cpu使用，内存不是问题）
每个节点上0.5个CPU用于cassandra
Kafka0.3-0.5个CPU，每个节点一个
0.5cpu是mesos开销（我只是在dc/os ui中看到，它占用了0.5cpu，比一个节点上运行的所有服务的总和还要多->这可能属于某种mesos开销）
我可以用来运行spark作业的其余资源（大约2.5cpu）
现在，我想运行2个流作业，以便它们在集群的每个节点上运行。这要求我在dcos spark run命令中设置执行器的数量是3（尽管集群中有3个节点），以及cpu核心的数量是3（不可能设置1或2，因为就我所见，每个执行器的最小cpu是1）。当然，对于每个流作业，集群中的1个cpu被驱动程序占用。
我看到的第一个奇怪的情况是，mesos没有运行3个执行器，每个执行器有1个内核，而是在2个节点上启动2个执行器，其中一个节点有2个cpu，而另一个节点有1个cpu。即使有足够的资源，第三个节点上也没有启动任何东西。如何强制mesos在集群上运行3个执行器？
另外，当我用3个cpu运行1个管道时，我看到那些cpu被阻塞了，不能被其他流管道重用，即使它们不做任何工作负载。为什么mesos不能在应用程序之间转移可用资源？这不是使用mesos的主要好处吗？或者仅仅是没有足够的资源可以转移？
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还有一个问题是，我是否可以为每个执行器分配少于一个cpu？
致以最诚挚的问候，
斯尔詹