在分布式 ETL 系统中，确保数据一致性具有挑战性，因为需要在多个节点、网络和进程之间处理数据。主要问题源于并发、部分故障以及协调更新的复杂性。 例如，如果两个节点同时处理相同的数据集，它们可能会覆盖彼此的更改或创建冲突的结果。网络延迟或分区也可能导致节点基于过时的数据进行操作，从而导致不一致。此外，分布式系统通常缺乏单一的真相来源，因此难以在所有组件上强制执行 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）等事务保证。
一个关键挑战是在不牺牲性能的前提下管理事务完整性。在传统数据库中，事务确保操作是原子且一致的，但在分布式系统中扩展这一点非常困难。 例如，如果 ETL 作业更新一个数据库中的客户记录和另一个数据库中的订单数据，则中途发生的网络故障可能会导致一个系统更新而另一个系统未更改。实施分布式事务（例如，两阶段提交）会增加开销并可能导致性能瓶颈。开发人员通常会采用最终一致性模型，但这需要仔细处理过时的数据。诸如 Apache Kafka 或事件溯源之类的工具可以帮助异步跟踪更改，但是它们会增加确保所有系统最终对齐的复杂性。
另一个主要问题是优雅地处理故障和重试。分布式系统容易出现节点崩溃、超时或临时不可用。如果在提取数据后转换步骤失败，系统必须避免部分更新或重复。 例如，如果处理用户登录的作业中途失败，则重试可能会重新处理某些日志两次或跳过其他日志。幂等操作（例如，使用唯一键或校验和）和检查点（定期保存进度）是常见的解决方案，但是跨分布式服务实现它们需要协调。此外，源系统中的架构更改（例如，添加新列）如果未同步，则可能会破坏下游转换，从而迫使团队在 ETL 运行期间对数据进行版本控制或冻结架构。这些挑战需要严格的测试、监视以及诸如 Apache Airflow 或 Kubernetes 之类的工具来管理工作流程并系统地从错误中恢复。