润色以下句子：在程序计算当中，同一节点或者不同节点之间的数据的传递是实时传递还是延迟传递，这就引出了两个概念。其实在非大数据领域这两个概念所起的作用也是很有限，但是在大数据领域，处理上亿级别的时候，效果就很明显了。尤其是实时计算领域。Hadoop的缺陷就是高延迟，因此他不可能用于低延迟领域或者场景。

在程序计算中，数据在同一节点或不同节点间的传递是实时传递还是延迟传递，因此有了实时传递和延迟传递这两个概念。在非大数据领域，这两个概念的作用有限，但在大数据领域，特别是实时计算领域，处理上亿级别数据时，它们的效果就十分明显了。Hadoop的缺陷在于高延迟，因此不适用于低延迟领域或场景。

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润色以下语句：Storm是专门流处理框架。而Apache Flink和Apache Spark则都可以处理。其实从纯正的角度来看，只有Flink两者都可以处理，虽然Spark Stream都可以处理，但是从设计的原理来看，Spark Stream并不是正真的流处理框架。因为Spark是将待处理的出具通过micro-batch进行细粒度切割，从而多个任务同时计算处理。给用户的感知就好像实时处理计算一样。 为什么Flink就可以做到正真的流处理和批处理呢？这是因为Flink有一个处理时间的阈值的设置。当阈值为0就是流处理，不是0就是批处理。让我们可以灵活的对数据根据实际场景来处理。 Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。

Storm是一种专门用于流处理的框架，而Apache Flink和Apache Spark也可以处理流数据。然而，从严格的角度来讲，只有Flink既可以处理流数据又可以处理批量数据，尽管Spark也可以处理流数据，但是从其设计原理来看，Spark Stream并非真正的流处理框架。这是因为Spark通过将待处理的输出分为若干个微批次来实现细粒度切割，从而同时进行多个任务的计算处理。虽然对于用户来说，它的体验就像实时处理一样。而Flink则通过设置处理时间阈值来实现灵活地对数据进行实际场景下的处理。Apache Flink是一款开源计算平台，专注于分布式数据流处理和批量数据处理。

帮我润色以下内容：基于Web数据库在线考试管理系统与传统考试比较，主要具有以下优点:可以实现教考分离，为远程教育提供技术支持;提高批卷的公正性;可以减轻教师的劳动强度;可以实现数据共享，而且操作方便，成本低等

下面是润色后的内容：

基于Web数据库的在线考试管理系统与传统考试相比，具有以下显著优点：

1. 可以实现教师和考试的分离，为远程教育提供有力的技术支持。

2. 提高了批卷的公正性，降低了人为因素对考试结果的影响。

3. 减轻了教师的劳动强度，让他们能够更多地专注于教学。

4. 可以实现数据的共享和管理，操作简便，成本较低。