支持大型数据库的服务器需要什么配置
1、要求高io，要具有大数据吞吐速率，需要服务器能够在相应时间对其自身根据业务发展的需要进行相应的升级，如：CPU型号升级、内存扩大、硬盘扩大、更换网卡、增加终端数目、挂接磁盘阵列或与其他服务器组成对集中数据的并发访问的集群系统等。这都需要所选购的服务器在整体上具有一个良好的可扩充余地。
2、高性能原则：保证所选购的服务器，不仅能够满足运营系统的运行和业务处理的需要，而且能够满足一定时期业务量的增长。一般可以根据经验公式计算出所需的服务器TpmC值(Tpmc是衡量计算机系统的事务处理能力的程序)。后比较各服务器厂商和TPC组织公布的TpmC值，选择相应的机型。
3、这种大型数据库服务器对cpu性能，内存容量，磁盘读写速度要求都非常高的。
4、你可以看看国产品牌正睿的这款双路八核服务器，标配一个Xeon E5-2650八核心十六线程处理器、16G DDR3 REG ECC容错校验内存，SSD 250G高性能固态硬盘（固态硬盘系统的随机读写IO能力可以达到传统SATA机械硬盘的30~100倍），2U热插拔机构，可以在不关机的情况下增加或更换硬盘，四个千兆网卡。
5、数据库电脑的话一般来说对配置要求不是很高，只是因为长时间的开启，对于机器稳定性方面要求就比较高了。然后一点，数据库存储数据也是比较多的，需要够多的容量，所以，硬盘的稳定性能也有要求，所以，硬盘推荐使用企业级或者监控级的硬盘，那样对于数据的存储会更加的放心。财务电脑一般没啥要求。
大数据一定要用服务器集群吗
1、大数据一定要用服务器集群，因为大数据是对海量数据进行合法收集后进行使用。海量大数据要用服务器的数据需要庞大的存储设备来存储，所以必须要用服务器集群。
2、运维成本高大数据要用服务器：集群服务器达到一定规模后，运维成本会指数级上升。同时，由于Hadoop中组件太多，任何一个组件的失效都有可能导致整个服务的不可用，因此运维团队必须包含所有组件的运维人员，否则运维团队有可能很好地执行任务。这也极大地提高大数据要用服务器了运维团队的人力成本。
3、集群技术。一种称集群的技术出现了，它把多台服务器连接起来，当成一台服务器来用。这种技术的好处就是，不但对客户来说是透明的，对服务器软件来说也是透明的，软件不用做任何修改就可以在集群上运行。通用型分布式计算环境。
大数据处理需要什么和什么的支持
1、大数据处理需要的支持如下：需要高性能的服务器和存储设备：这些设备能够处理和存储大量的数据，确保数据的安全和可靠性。需要高速的网络设备和通信技术：这些设备和技术可以实现数据的快速传输和共享，提高数据处理的效率。
2、云技术：云技术和大数互处理密不可分。这是因为，实时分析庞大的数据集通常需要分布式处理框架，这些框架可以向大量计算机分配任务。云计算就像是工业革命中的蒸汽机，而大数据则是电力。云技术为大数据的处理、存储和分析提供了强大的基础设施支持。
3、大数据与云计算的关系密切，如同硬币的正反面。大数据的处理需要超越单台计算机的能力，依赖分布式架构和云计算的多种技术支持，包括分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
4、CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
什么电脑配置运行大数据比较好用
大数据技术专业适用的笔记本电脑应具备高性能的处理器、足够的内存、高速的存储设备以及良好的扩展性。具体来说，像ThinkPad 16+、华硕无双等高端配置的笔记本电脑都是不错的选择。首先，处理器是大数据处理的核心。
CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
处理器(CPU)：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存(RAM)：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
处理器：推荐使用英特尔i7或者更高级别的处理器。这些处理器能够提供更好的计算能力和处理速度，适用于处理大量的数据和进行复杂的计算任务。内存：建议配置至少16GB的内存。高内存能够帮助处理较大规模的数据集，并进行快速的数据处理和分析。
