请简述Apache Spark Streaming与Apache Storm在实时数据处理领域的不同点？

解答思路：

对于Spark Streaming和Storm的区别，可以从以下几个方面进行简述：

1. 架构：Spark Streaming是基于Spark的架构，具有内存计算的特点，而Storm是一个分布式实时计算系统，其架构更偏向于流式处理。
2. 处理方式：Spark Streaming采用微批量的处理方式，将实时数据流分为多个小的批次进行处理，而Storm则是基于实时流的处理方式，对每一条流数据进行处理。
3. 容错性：Spark Streaming的容错性较好，能够自动重新计算失败的任务，而Storm则通过分布式架构保证了高容错性。
4. 延迟时间：Spark Streaming的延迟时间相对较长，因为它采用的是微批处理方式，而Storm的延迟时间较短，适用于需要实时处理的应用场景。

最优回答：

Spark Streaming和Storm在架构、处理方式、容错性和延迟时间等方面存在区别。Spark Streaming基于Spark的架构，采用微批量处理方式，具有内存计算的特点，容错性较好但延迟时间较长；而Storm是一个分布式实时计算系统，采用实时流处理方式，通过分布式架构保证了高容错性，延迟时间较短。

两者都是大数据处理框架，但在具体应用场景和特性上有所不同。除了上述区别外，还有以下几点可以深入了解：

1. 数据持久化：Spark Streaming可以与Hadoop等存储系统无缝集成，实现数据的持久化存储；而Storm则可以通过数据库等外部存储系统进行数据持久化。
2. 编程模型：Spark Streaming提供了高级的编程模型，如窗口操作、map、reduce等；而Storm则提供了更底层的编程接口。
3. 社区支持：Storm作为较早进入市场的实时计算框架，拥有较大的用户社区和丰富的插件支持；而Spark Streaming作为后起之秀，也在不断发展和完善。

请注意，以上区别仅为一般性描述，具体应用场景和需求可能需要根据实际情况进行选择。