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Storm和Hadoop是两种用于处理大数据的开源框架，但它们有一些重要区别：
数据处理模型：
- Storm是一个实时流处理框架，适用于处理实时的数据流。它能够处理无限的数据流，并能够在数据到达时立即进行处理。
- Hadoop是一个批处理框架，适用于处理大规模的数据集。它通过将数据分成小块进行处理，然后将结果合并在一起。
数据处理速度：
- Storm的处理速度比Hadoop更快，因为它是实时处理框架，能够立即处理数据流。
- Hadoop的处理速度相对较慢，因为它是批处理框架，需要等待所有数据被处理完毕后才能输出结果。
数据处理方式：
- Storm采用事件驱动的方式处理数据，即当有数据到达时就立即进行处理。
- Hadoop采用MapReduce的方式处理数据，即将数据分成小块，然后分别进行处理和合并。
适用场景：
- Storm适用于需要实时处理数据的场景，如实时监控、实时分析等。
- Hadoop适用于需要处理大规模数据集的场景，如数据挖掘、数据分析等。
总的来说，Storm适合处理实时数据流，而Hadoop适合处理大规模的数据集。在选择使用哪种框架时，需根据具体的业务需求和数据处理方式进行选择。
