Storm和Hadoop都是大数据处理技术，它们各自有独特的特点和用途。以下是它们的一些主要区别和特点：
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Hadoop
1. 分布式文件系统（HDFS）：Hadoop使用HDFS存储大量数据，它是一个分布式文件系统，适合存储大规模数据集。
2. 数据处理（MapReduce）：Hadoop使用MapReduce进行数据处理，它将任务分解为可以并行执行的小任务。
3. 扩展性：Hadoop可以很容易地扩展到数千个节点。
4. 数据存储：适合存储结构化和非结构化数据。
5. 使用场景：适用于批处理，例如日志聚合、数据分析等。
Storm
1. 实时处理：Storm主要用于实时数据处理，能够快速响应数据变化。
2. 容错性：具有高容错性，即使某些节点失败，系统也能继续运行。
3. 扩展性：Storm易于扩展，可以在多个节点上运行。
4. 数据存储：可以处理结构化和非结构化数据。
5. 使用场景：适用于实时分析、流处理等。
相同点
1. 分布式处理：两者都支持分布式处理。
2. 大数据：都用于处理大规模数据。
3. 容错性：都具有容错机制。
主要区别
1. 处理时间：Hadoop适合批处理，而Storm适合实时处理。
2. 数据存储：Hadoop使用HDFS存储数据，而Storm不直接存储数据。
3. 生态系统：Hadoop有一个更广泛和成熟的生态系统，而Storm则专注于实时处理。
总结来说，如果你需要处理大量数据并进行批处理，Hadoop可能更适合你。而如果你需要实时处理和分析数据，Storm可能是一个更好的选择。
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