在Apache Hadoop 2.7.x中，存在容器堆和JVM堆之间的混淆问题。当容器启动时，它们会共享同一个JVM堆。这可能会导致容器在使用内存时超出其限制，从而导致严重的性能问题或容器失败。

为了解决这个问题，可以使用以下方法之一：

1. 设置容器堆和JVM堆的大小限制：

   • 使用yarn.nodemanager.resource.memory-mb属性设置NodeManager的总内存限制。
   • 使用yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb属性设置每个容器的最小和最大内存限制。
   • 使用mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb属性设置Map和Reduce任务的内存限制。

2. 在yarn-site.xml文件中配置yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio属性，以限制每个容器的虚拟内存和物理内存比例。例如，设置为2表示每个容器的虚拟内存限制是物理内存的两倍。

3. 在启动容器时，使用Java的-Xmx参数设置容器的最大堆内存大小。例如，使用以下命令在启动容器时设置最大堆内存大小为1GB：

   export HADOOP_HEAPSIZE=1024
   java -Xmx${HADOOP_HEAPSIZE}m com.example.YourContainerMainClass
   

4. 如果使用YARN的Linux容器执行引擎（LinuxContainerExecutor），可以在yarn-site.xml文件中配置yarn.nodemanager.linux-container-executor.group属性，以将容器限制在特定的Linux用户组中。这可以帮助确保容器只使用分配给该用户组的资源。

请注意，以上方法仅适用于Apache Hadoop 2.7.x版本，可能在其他版本中有所不同。请根据您正在使用的具体版本来调整配置。