“快”這個詞是不明確的，專業屬于點有兩個層面：
　　1. 延時 ， 指數據從產生到運算產生結果的時間，題主的“快”應該主要指這個。
　　2. 吞吐， 指系統單位時間處理的數據量。
　　首先明確一點，在消耗資源相同的情況下，一般來說storm的延時低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 我再補充一下。storm是典型的流計算系統，mapreduce是典型的批處理系統。下面對流計算和批處理系統流程
　　真個數據處理流程來說大致可以分三個階段：
　　1. 數據采集與準備
　　2. 數據計算（涉及計算中的中間存儲）， 題主中的“那些方面決定”應該主要是指這個階段處理方式。
　　3. 數據結果展現（反饋）
　　1）數據采集階段，目前典型的處理處理策略：數據的產生系統一般出自頁面打點和解析DB的log，流計算將數據采集中消息隊列（比如kafaka,metaQ,timetunle）等。批處理系統一般將數據采集進分布式文件系統（比如HDFS），當然也有使用消息隊列的。我們暫且把消息隊列和文件系統稱為預處理存儲。二者在延時和吞吐上沒太大區別，接下來從這個預處理存儲進入到數據計算階段有很大的區別，流計算一般在實時的讀取消息隊列進入流計算系統（storm）的數據進行運算，批處理一系統一般會攢一大批后批量導入到計算系統（hadoop），這里就有了延時的區別。
　　2）數據計算階段，流計算系統（storm）的延時低主要有一下幾個方面（針對題主的問題）
　　A： storm 進程是常駐的，有數據就可以進行實時的處理
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