如何修改部署在 Aurora 调度程序上的 Heron 集群中 aurora 任务的 RAM 要求大小？
How to modify the size of RAM requirement of aurora task in Heron cluster deployed on Aurora scheduler?
我使用 aurora-scheduler 和 Mesos 部署了 Heron cluster。而当我运行默认WordCountTopology使用这个集群时，我发现极光任务的ram需求是4G。但是，WordCountToplogy 的配置如下：
componentRam: 1G
containerRamRequested: 1G
containerCpuRequested: 2 cores
containerDiskRequeted: 2G
极光task.json内容为：
说明aurora这个任务需要4g ram资源。但我不知道为什么它要求4G ram。以及如何修改此 ram 要求？
另外，我的heron集群中有两台slave主机，这些主机资源是：
除了拓扑组件请求的 Ram 之外，还有一些额外的资源（cpu，内存）请求用于 heron 的守护进程，例如 stream-manager。 Packing additional CPU in RR
更大资源请求的第二个原因是 Aurora 只允许同类容器。打包算法将选择最大的容器资源作为所有容器的资源请求。例如，如果拓扑有两个容器：一个请求 2 cpus，另一个请求 3cpus。那么最终所有的容器都会请求 3 cpus.
我使用 aurora-scheduler 和 Mesos 部署了 Heron cluster。而当我运行默认WordCountTopology使用这个集群时，我发现极光任务的ram需求是4G。但是，WordCountToplogy 的配置如下：
componentRam: 1G
containerRamRequested: 1G
containerCpuRequested: 2 cores
containerDiskRequeted: 2G
极光task.json内容为：
说明aurora这个任务需要4g ram资源。但我不知道为什么它要求4G ram。以及如何修改此 ram 要求？
另外，我的heron集群中有两台slave主机，这些主机资源是：
除了拓扑组件请求的 Ram 之外，还有一些额外的资源（cpu，内存）请求用于 heron 的守护进程，例如 stream-manager。 Packing additional CPU in RR
更大资源请求的第二个原因是 Aurora 只允许同类容器。打包算法将选择最大的容器资源作为所有容器的资源请求。例如，如果拓扑有两个容器：一个请求 2 cpus，另一个请求 3cpus。那么最终所有的容器都会请求 3 cpus.