分布式存储在大数据场景下是如何保证数据一致性和高可用性的？请结合实际技术细节进行分析。

分布式存储技术的发展为大数据场景下的数据管理带来了革命性的变化。为了确保数据的一致性和高可用性，分布式存储系统通常会采用一系列复杂的技术和策略。首先，数据一致性可以通过CAP定理来理解，即在一个分布式系统中，不可能同时满足一致性、可用性和分区容忍性这三个特性，只能在其中两个之间进行权衡。分布式存储通常采用最终一致性模型来保证数据在全局的一致性，而允许在一定时间内存在局部的不一致。此外，复制是保证数据一致性和高可用性的一种常见技术。通过将数据的多个副本存储在不同的物理节点上，即便部分节点发生故障，系统仍然可以通过其他健康节点访问数据。例如，HDFS和Cassandra等分布式存储系统都实现了数据复制策略。

参考资源链接：[2022 分布式存储市场调研报告 + 分布式存储](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad29cce7214c316ee838?spm=1055.2569.3001.10343)

另外，为了应对节点故障和数据恢复，分布式存储还采用了多种故障检测和恢复机制。例如，心跳检测机制能够及时发现节点的健康状态，而故障恢复则通过重新分配和同步数据副本实现。一致性协议如Raft和Paxos也被广泛应用于分布式存储系统中，确保在多个节点间达成一致的决策。这些技术的运用，使分布式存储能够在面对大规模数据和频繁故障时，依然保持高可用性和数据一致性。
为了深入理解分布式存储在保证数据一致性和高可用性方面的技术细节，我推荐您参考《2022 分布式存储市场调研报告 + 分布式存储》。这份资料结合了专家们多年的实战经验，不仅提供了市场调研的全面分析，还包括了分布式存储技术的深入探讨，对行业企业的实践具有很好的参考价值。

参考资源链接：[2022 分布式存储市场调研报告 + 分布式存储](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad29cce7214c316ee838?spm=1055.2569.3001.10343)