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Storm是一個流式數據處理框架，與其他大數據處理框架（如Hadoop、Spark等）相比，有以下一些不同之處：
實時處理能力：Storm是一個實時流式數據處理框架，能夠處理實時數據流，而Hadoop和Spark更傾向于批處理，需要等待數據集準備好后才能進行處理。
處理速度：由于其實時處理的特性，Storm有更快的數據處理速度，能夠在毫秒級別內完成數據處理，而Hadoop和Spark則更適合處理大規模數據集。
穩定性和容錯性：Storm具有很強的容錯性，能夠保證數據不丟失，并且能夠在節點故障時自動進行故障恢復。Hadoop和Spark也有一定的容錯機制，但相對于Storm來說可能更容易出現數據丟失的情況。
資源利用率：Storm可以更好的利用資源，因為它是一個實時處理框架，可以動態調整資源的使用情況，而Hadoop和Spark更傾向于靜態資源的分配和使用。
綜上所述，Storm在實時流式數據處理方面具有優勢，適合于需要快速處理實時數據流的場景，而Hadoop和Spark更適合于批處理和大規模數據處理。在選擇框架時，需要根據具體需求和場景來選擇最適合的框架。
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