Hadoop通过以下方式保障数据一致性：
复制数据：Hadoop使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据，数据会被分成多个块并在集群中的多个节点上进行复制存储。这样即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点中获取，确保数据的可靠性和一致性。
写操作确认：Hadoop在写入数据时会进行写操作确认，即只有当数据成功写入到多个节点后才会返回成功的确认信息。这样可以确保数据写入的一致性。
一致性模型：Hadoop使用一致性模型来确保数据一致性。在Hadoop中，数据的读取和写入会遵循特定的一致性模型，如强一致性、最终一致性等，确保数据的一致性和可靠性。
数据校验：Hadoop会对数据进行校验和验证，以确保数据在传输和存储过程中的完整性和一致性。通过校验和验证，可以及时发现数据的损坏或错误，保障数据的一致性。
总的来说，Hadoop通过数据复制、写操作确认、一致性模型和数据校验等方式来保障数据的一致性，确保数据在分布式环境下的可靠性和稳定性。
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