请阐述一下Storm、Flink和Spark在处理数据流时的核心差异，以及它们各自的优势和劣势，并举例说明它们适用的场景。

解答思路：

对于Storm、Flink、Spark的区别，各自的优缺点以及适用场景，可以从以下几个方面进行解答：

1. 简述三者基本概念与核心特性。
2. 详述三者的主要区别。
3. 分析三者的优点和缺点。
4. 描述三者各自的应用场景。

最优回答：

1. 基本概念与核心特性：

Storm：是一个分布式实时计算系统，用于处理大量的数据流。它的核心特性是分布式、实时和容错。

Flink：是一个流处理框架，用于进行批处理和流处理的实时计算。它的核心特性包括高性能、高吞吐量和容错性。

Spark：是一个大规模数据处理框架，支持批处理、流处理和图计算。它的核心特性是内存计算、快速迭代和易于编程。

1. 主要区别：

Storm：侧重于实时流处理，适用于对数据速度有较高要求的应用。
Flink：同时支持批处理和流处理，提供了更高的吞吐量和计算性能。
Spark：适用于批处理场景，特别是在需要多次迭代和复杂计算的任务中表现优秀。

1. 优缺点：

Storm：优点在于实时性强，适用于低延迟的场景；缺点是在容错性和资源管理方面可能不如其他框架。
Flink：优点在于高性能和高吞吐量，支持批处理和流处理的统一处理；缺点是对初学者可能有一定的学习曲线。
Spark：优点在于计算速度快，支持多种计算模式，易于编程；缺点是在处理大量数据写入时可能面临延迟问题。

1. 适用场景：

Storm：适用于实时分析、实时推荐系统等需要低延迟的场景。
Flink：适用于需要实时分析和批处理的场景，如大数据分析、物联网等。
Spark：适用于大规模数据批处理、机器学习等场景，特别是在需要多次迭代和复杂计算的任务中表现优秀。