本题考察的是 Lambda 架构（Lambda Architecture） 的三层结构及其功能划分。
Lambda 架构是一种结合批处理与流处理的大数据处理架构，核心思想是“既要保证数据结果的准确性，又要具备实时性”。其三层结构包括：

1. 批处理层（Batch Layer）：处理全量数据，生成准确的离线视图；
2. 加速层（Speed Layer）：处理实时增量数据，提供低延迟的实时视图；
3. 服务层（Serving Layer）：整合前两层的结果，对外提供统一的查询接口。

A选项批处理层： 错误。批处理层（Batch Layer）主要负责对全量历史数据进行批量处理，生成完整的数据视图（Batch View），保证结果的准确性，但延迟较高，无法实时反映最新变化。
B选项加速层： 正确。加速层（Speed Layer，也称为实时层或流处理层）负责处理实时产生的增量数据，即处理最近发生但尚未进入批处理层的数据。它提供低延迟的实时计算结果，保证系统在数据到达后的即时响应。
C选项服务层： 错误。服务层（Serving Layer）负责将批处理层和加速层的结果进行合并并对外提供统一查询接口，自身不直接处理数据，而是负责数据的访问和查询。
D选项数据源层： 错误。数据源层并不是 Lambda 架构的正式组成部分。它只是数据的输入来源（如日志、传感器、数据库等），不承担数据计算处理功能。