在Debian系统上部署Hadoop时，保证数据一致性是非常重要的。Hadoop通过多种机制来确保数据的一致性和可靠性，主要包括以下几个方面：

1. 数据复制：Hadoop使用HDFS（Hadoop Distributed File System）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。

2. 写操作确认：在写入数据时，Hadoop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。

3. 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。

4. 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。

5. 事务管理：在Hadoop的某些组件（如Hive）中，可以使用ACID事务管理来确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。

6. 监控和日志：实时监控各个系统之间的数据同步状态，并记录所有操作以便后续分析故障原因。

通过上述方法，可以在Debian上有效地处理Hadoop数据一致性问题，确保数据的高可用性和可靠性。