分布式数据系统主要包括以下几种类型：

分布式文件系统

Hadoop HDFS：适用于大规模数据集的存储和高吞吐量访问，采用MapReduce算法进行数据处理。

OpenStack Swift：类似Amazon S3的对象存储，提供高可用性和持久性。

分布式键值系统

Redis：一个高性能的键值存储系统，常用于缓存和消息代理。

分布式表格系统

Cassandra：一个高度可扩展的分布式表格系统，适用于大规模数据存储。

分布式数据库系统

分布式关系型数据库：如Google Spanner和CockroachDB，提供强一致性和高可用性。

分布式计算框架

Hadoop：用于大规模数据的存储和处理，基于MapReduce算法。

Spark：支持批处理、实时流处理和机器学习等任务，具有内存计算的优势。

容器编排平台

Kubernetes：自动化部署、扩展和管理容器化应用程序，提供高可用性和负载均衡。

其他分布式存储技术

Ceph：一个统一的分布式存储系统，支持块存储、文件存储和对象存储。

GlusterFS：一个可扩展的网络文件系统，适用于大规模数据存储。

这些系统通过将数据分布在多个节点上，提供了高可用性、可扩展性和容错性，适用于各种大规模数据处理和存储需求。在选择合适的分布式数据系统时，需要根据具体的应用场景和需求来进行评估。