是的，Spark on Mesos 可以实现弹性伸缩。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 Apache Mesos 是一个开源的集群管理工具，它们可以一起工作以提供弹性的资源管理和调度能力。

在 Spark on Mesos 中，弹性伸缩可以通过以下几个步骤实现：

资源管理：Mesos 通过资源管理器来分配和管理集群中的资源。你可以根据工作负载的需求动态调整资源分配，以满足不同任务的需求。

动态调度：Spark on Mesos 支持动态调度，这意味着它可以自动将任务调度到可用的资源上。当集群中的资源发生变化时，Spark 会自动重新调度任务以适应新的资源情况。

弹性扩展：你可以通过增加或减少集群中的节点来实现弹性扩展。当工作负载增加时，你可以添加更多的节点来处理增加的负载；当工作负载减少时，你可以移除一些节点以节省资源。

自动缩放：结合 Mesos 的自动缩放功能，你可以根据预设的指标（如 CPU 使用率、内存使用率等）自动调整集群的规模。例如，当 CPU 使用率超过某个阈值时，你可以自动增加节点；当 CPU 使用率低于某个阈值时，你可以自动减少节点。

要实现这些功能，你需要配置 Mesos 和 Spark 以支持弹性伸缩。这通常包括设置资源池、定义资源需求、配置自动缩放策略等。具体的配置步骤可能因你的具体环境和需求而有所不同，但总体思路是相似的。

总之，Spark on Mesos 提供了灵活的资源管理和调度能力，使得实现弹性伸缩成为可能。你可以根据实际需求和环境来配置和调整 Spark 和 Mesos 以实现最佳的弹性和性能表现。