分布式存储技术主要可以分为以下几类：
分布式文件系统
Hadoop HDFS：面向大数据处理的分布式文件系统，提供高可靠性、容错能力和大规模数据存储。
Google File System （GFS）：谷歌开发的分布式文件系统，适用于大规模数据处理和存储。
GlusterFS：一个分布式的网络文件系统，支持高扩展性和数据冗余。
分布式数据库
MongoDB：一种文档数据库，支持分布式存储和高效的数据查询。
Apache Cassandra：分布式NoSQL数据库，适用于处理大量结构化和非结构化数据。
Apache HBase：基于Hadoop HDFS构建的分布式NoSQL数据库，用于存储大规模数据集。
对象存储
Ceph：支持对象存储、块设备存储和文件存储的统一存储系统，具有高可靠性、可扩展性和高性能。
Amazon S3：亚马逊提供的对象存储服务，广泛应用于云存储和多媒体存储。
Alibaba Cloud Object Storage：阿里巴巴提供的对象存储服务。
分布式缓存
Memcached：用于缓存数据的分布式系统，提高数据访问速度。
Redis：支持键值对存储的分布式缓存系统，广泛用于缓存、消息队列等场景。
元数据管理
集中式元数据管理：采用单一元数据服务器，实现简单但存在单点故障问题。
分布式元数据管理：将元数据分散在多个节点上，提高可扩展性但实现复杂。
无元数据服务器架构：通过在线算法组织数据，不需要专用元数据服务器，但数据一致性难以保障。
系统弹性扩展技术
静态子树划分：通过静态子树划分技术实现元数据的分配。
数据透明迁移：优化数据迁移算法，实现存储系统的动态扩展和负载均衡。
存储层级内的优化技术
多层存储结构：基于成本和性能考虑，采用不同性价比的存储器件组成存储层次结构。
这些技术各有优势，适用于不同的应用场景和需求。在选择分布式存储技术时，需要综合考虑数据规模、性能要求、可靠性、可扩展性以及成本等因素。