Fix markdown syntax

docs/16.md

@@ -234,8 +234,8 @@ Mesos 仅支持使用粗粒度模式的动态分配，这可以基于应用程
 | `spark.mesos.mesosExecutor.cores` | `1.0` |（仅限细粒度模式）给每个 Mesos 执行器的内核数。这不包括用于运行 Spark 任务的核心。换句话说，即使没有运行 Spark 任务，每个 Mesos 执行器将占用这里配置的内核数。该值可以是浮点数。 |
 | `spark.mesos.executor.docker.image` | (none) | 设置 Spark 执行器将运行的 docker 映像的名称。所选映像必须安装 Spark，以及兼容版本的 Mesos 库。Spark 在图像中的安装路径可以通过 `spark.mesos.executor.home` 来指定; 可以使用 `spark.executorEnv.MESOS_NATIVE_JAVA_LIBRARY` 指定 Mesos 库的安装路径。 |
 | `spark.mesos.executor.docker.forcePullImage` | false | 强制 Mesos 代理拉取 `spark.mesos.executor.docker.image` 中指定的图像。默认情况下，Mesos 代理将不会拉取已经缓存的图像。 |
-| `spark.mesos.executor.docker.parameters` | (none) | 在使用 docker 容器化器在 Mesos 上启动 Spark 执行器时，设置将被传递到 `docker run` 命令的自定义参数的列表。此属性的格式是逗号分隔的键/值对列表。例：<br><pre>key1=val1,key2=val2,key3=val3</pre> |
-| `spark.mesos.executor.docker.volumes` | (none) | 设置要装入到 Docker 镜像中的卷列表，这是使用 `spark.mesos.executor.docker.image` 设置的。此属性的格式是以逗号分隔的映射列表，后面的形式传递到 `docker run -v`。这是他们采取的形式：<br><pre>[host_path:]container_path[:ro|:rw]</pre> |
+| `spark.mesos.executor.docker.parameters` | (none) | 在使用 docker 容器化器在 Mesos 上启动 Spark 执行器时，设置将被传递到 `docker run` 命令的自定义参数的列表。此属性的格式是逗号分隔的键/值对列表。例：<br>`key1=val1,key2=val2,key3=val3` |
+| `spark.mesos.executor.docker.volumes` | (none) | 设置要装入到 Docker 镜像中的卷列表，这是使用 `spark.mesos.executor.docker.image` 设置的。此属性的格式是以逗号分隔的映射列表，后面的形式传递到 `docker run -v`。这是他们采取的形式：<br>`[host_path:]container_path[:ro|:rw]` |
 | `spark.mesos.task.labels` | (none) | 设置 Mesos 标签以添加到每个任务。标签是自由格式的键值对。     键值对应以冒号分隔，并用逗号分隔多个。Ex. key:value,key2:value2. |
 | `spark.mesos.executor.home` | driver side `SPARK_HOME` | 在 Mesos 中的执行器上设置 Spark 安装目录。默认情况下，执行器将只使用驱动程序的 Spark 主目录，它们可能不可见。请注意，这只有当 Spark 二进制包没有通过 `spark.executor.uri` 指定时才是有意义的。 |
 | `spark.mesos.executor.memoryOverhead` | executor memory * 0.10, with minimum of 384 | 以每个执行程序分配的额外内存量（以 MB 为单位）。默认情况下，开销将大于 `spark.executor.memory` 的 384 或 10%。如果设置，最终开销将是此值。 |