1. 分布式计算模型

Storm 和 Hadoop 都是用于处理大数据的分布式系统，但它们采用了不同的计算模型。Hadoop 使用的是批量处理模型，即将数据分成小块逐一处理。而 Storm 使用的是实时流处理模型，即数据以流的形式实时进入并被处理。这个差异造成了 Storm 比 Hadoop 更快的原因之一。

2. 特点与优化

Storm 在设计上注重实时性和低延迟性，并且采用了一些优化技术来提高性能。

首先，由于 Storm 是基于实时流处理的模型，所以它适合处理实时数据，可以在数据流输入过程中立即进行处理，而不需要等待数据全部到达。这种及时处理的特点可以大大缩短处理时间，并提高处理效率。

其次，Storm 引入了数据并行的概念，可以将数据分发到多个计算节点上进行并行处理。这样可以充分利用集群的计算资源，提高并行处理能力。而 Hadoop 则是基于批量处理的模型，一次只处理一个数据块，无法实现实时性和并行性同步提高。

3. 弹性伸缩性与容错性

Storm 具有更好的弹性伸缩性和容错性，可以根据需要动态调整集群的规模和节点的数量。当数据量增加时，可以快速增加计算节点以处理更多的数据；当节点发生故障时，可以快速替换和恢复。这种灵活性和弹性使 Storm 在大规模数据处理中更加高效可靠。

相比之下，Hadoop 的批量处理模型在数据量增加或节点故障时需要手动修改配置和调整集群规模，并且整个任务会被重新启动，无法做到实时性和容错性的平衡。这会导致处理速度较慢，且不够灵活。