为了执行大数据处理，推荐的物理服务器配置通常要集中在以下几个方面的高性能硬件组件：

1. CPU（处理器）

- 建议：选择具有多个核心的处理器，比如Intel Xeon或AMD EPYC系列的多核处理器。大数据处理需要快速执行大量并行运算。

2. 内存（RAM）

- 建议：至少64GB RAM，若预算允许，建议128GB或更高。大数据分析经常需要加载大量数据到内存中进行快速处理。

3. 存储（硬盘）

- 建议：固态硬盘（SSD）可以提供更快的数据读写速度。容量应根据处理的数据集大小而定，但至少应考虑512GB起，考虑到数据量可能非常庞大，推荐使用高速的NVMe SSD。

- RAID技术：使用RAID配置可提高数据冗余度和性能。

4. 网络

- 建议：具备至少1Gbps网络接口卡以支持大数据的快速传输。对于需要处理大规模并行运算的场景，更高速度的网络（比如10Gbps）会更有利。

5. 操作系统（OS）

- 建议：选择支持分布式处理的系统，例如Linux发行版。一些大数据处理框架如Apache Hadoop和Spark都更倾向于Linux环境。

6. 其他注意事项

- 散热能力：大数据服务器在工作时会产生大量热量，有效的散热系统至关重要。

- 扩展性：选择便于扩展内存和存储的服务器，以适应未来的需求增长。

- 冗余组件：一些关键组件（如电源、风扇）建议冗余配置，以减少单点故障的风险。

在选择具体产品前，您应考虑以上几点，并结合实际使用场景、成本预算以及是否需要专业支持服务等因素。对于大型组织来说，定制服务器或租用拥有上述特性云服务可能更方便。对于中小企业，可以在市场上寻找已经配置好的解决方案。另外，现在有些云服务提供商提供专门的大数据处理服务和虚拟服务器，这些也是一个不错的选择。