分布式数据仓库是一种可以将大量结构化数据分散存储在多台服务器节点上，并通过并行处理技术提供高效查询、分析能力的系统。以下是一些知名的分布式数据仓库解决方案：

1. **Apache Hadoop** (HDFS + Hive / Impala / Spark SQL)：
- Hadoop 分布式文件系统（HDFS）用于大规模数据存储，而 Apache Hive 或 Cloudera Impala 可以作为构建在 Hadoop 之上的数据仓库层，提供SQL接口进行大数据查询。
- Apache Spark SQL 是Spark框架的一部分，支持在分布式环境中执行SQL查询和数据处理。

2. **Apache Cassandra**：
- 一种列族数据库，设计之初就考虑了分布式环境，适合需要高可用性和水平扩展性的场景，通常用于实时应用中的数据存储和查询。

3. **Greenplum Database**：
- 基于PostgreSQL开源数据库的MPP（大规模并行处理）架构的数据仓库系统，适用于企业级大规模数据分析。

4. **Amazon Redshift**：
- 亚马逊提供的云原生的完全托管的MPP数据仓库服务，基于 PostgreSQL 内核优化而来，专为在线分析处理（OLAP）工作负载设计。

5. **Google BigQuery**：
- Google 的云端数据仓库服务，提供了近乎实时的大规模数据查询功能，用户无需管理任何基础设施。

6. **Snowflake**：
- Snowflake 是一个完全云原生的、基于SQL的数据仓库平台，能够提供极高的可伸缩性和性能。

7. **Microsoft Azure Synapse Analytics**：
- 微软Azure云服务中的一种混合型分析服务，结合了数据仓库和大数据分析功能，允许用户无缝地使用SQL或Spark进行数据处理。

8. **Citus Data / CitusDB**：
- 后来被微软收购，Citus是PostgreSQL的一个扩展，它把单个PostgreSQL实例转化为分布式数据库集群，尤其适合构建大规模的OLTP和OLAP系统。

9. **ClickHouse**：
- 高性能列式数据库管理系统，特别针对在线分析处理进行了优化，可用于构建实时分析数据仓库。

这些分布式数据仓库各自有其特定的优势和应用场景，企业和开发者可以根据自身业务需求和技术栈选择合适的解决方案。