在Spark中，流式处理通常使用DStream（离散流）来表示连续的数据流。为了保证数据的一致性和准确性，Spark提供了以下机制：
内容保留：Spark会将接收到的数据进行缓存，以便在需要时能够再次访问。这样可以防止数据丢失或重复处理。
容错恢复：Spark基于RDD（弹性分布式数据集）来构建流处理应用程序，RDD具有容错恢复的特性。如果发生故障，Spark会自动恢复数据并继续处理。
事务性处理：Spark Streaming支持基于事务的处理，可以确保数据的完整性和一致性。例如，使用事务来确保数据写入外部存储系统时的原子性。
检查点：Spark Streaming支持检查点机制，允许将当前状态保存到可靠的存储系统中。这样可以在故障发生时恢复状态并继续处理。
综上所述，Spark中的流式处理通过内部机制和特性来保证数据的一致性和准确性，确保流处理应用程序能够稳定可靠地运行。
