我正在尝试使用1个主实例和3个私有AWS m3.xlarge实例（每个实例具有4个处理器，15GB RAM）来设置DC / OS Spark-Kafka-Cassandra集群。
我对我几天前所做的一些奇怪行为有疑问。
在每个私有节点上，我都保留了固定资源（我说的是CPU使用情况，内存不是问题）
现在，我想运行2个流式传输作业，以便它们在群集的每个节点上运行。这需要我在 dcos spark run 命令中设置执行器的数量是3（尽管我在集群中有3个节点），以及那个CPU核心数是3（不可能设置） 1或2，因为据我所知，每个执行程序的最小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在2个节点上启动2个执行器而不是每个运行3个执行器，其中一个有2个CPU，而另一个有1个CPU。第三个节点上没有启动，即使有足够的资源。如何强制Mesos在集群上运行3个执行程序？
此外，当我运行带有3个CPU的1个管道时，我看到这些CPU被阻止，并且不能被其他流管道重用，即使它们没有做任何工作负载。为什么Mesos无法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？或者可能只是没有足够的资源可以转移？
EDITED
另外一个问题是我可以为每个执行程序分配少于一个CPU吗？
最诚挚的问候，
斯尔詹