配置Spark内存调优是优化Spark应用程序性能的关键之一。通过合理配置内存参数，可以提高应用程序的执行效率和稳定性。下面将介绍如何分析Spark内存调优的配置。

1. 内存分配原则

在进行Spark内存调优时，首先需要了解内存分配的原则，包括以下几点：

1) Spark应用程序的内存主要分为堆内存和堆外内存，堆内存用于存储数据和执行任务，堆外内存用于存储元数据和执行IO操作。

2) Spark应用程序的内存主要分为Driver端和Executor端的内存，Driver端的内存用于存储应用程序的元数据和执行Driver任务，Executor端的内存用于存储数据和执行Task。

3) 在分配内存时，需要根据具体的应用程序需求和硬件资源来调整内存的分配比例，以达到性能和稳定性的最佳平衡。

2. 内存配置参数

在Spark中，可以通过配置一些参数来调整内存的分配和使用方式。下面是一些常用的内存配置参数：

1) spark.driver.memory: 设置Driver端的内存大小，默认为1g。

2) spark.executor.memory: 设置Executor端的内存大小，默认为1g。

3) spark.memory.fraction: 设置堆内存的占比，默认为0.6。

4) spark.memory.storageFraction: 设置堆内存中缓存数据的占比，默认为0.5。

5) spark.memory.offHeap.size: 设置堆外内存的大小，默认为0。

6) spark.memory.offHeap.enabled: 是否开启堆外内存，默认为false。

3. 内存调优方法

在进行Spark内存调优时，可以按照以下步骤进行：

1) 确定应用程序的内存需求：根据应用程序的数据量和计算任务的复杂度，估算出所需的内存大小。

2) 调整内存分配比例：根据实际情况，调整spark.memory.fraction参数的值，增加堆内存的占比。

3) 调整堆外内存大小：如果应用程序需要大量的元数据存储或IO操作，可以开启堆外内存并设置合适的大小。

4) 监控内存使用情况：通过Spark的监控工具可以实时监控内存的使用情况，及时发现内存问题并进行调优。

5) 进行性能测试：通过对不同配置参数组合进行性能测试，找到最优的内存配置方案。

以上是关于分析Spark内存调优配置的方法和步骤，通过合理配置内存参数，可以提高Spark应用程序的性能和稳定性。