正确答案是 C: SparkStreaming在数据处理的实时性要优于Storm。

专业分析：

A: 二者同为大数据流式数据处理框架。这一说法是正确的。Spark Streaming和Apache Storm都是用于处理流数据的大数据框架。它们都可以处理实时数据流。

B: SparkStreaming在吞吐量与集成性方面要优于Storm。这一说法也是正确的。Spark Streaming通常在吞吐量和与其他大数据生态系统（如Hadoop、Hive、HDFS等）的集成性方面表现较好，这是因为Spark本身就是一个统一的分析引擎，具有良好的生态系统支持。

C: SparkStreaming在数据处理的实时性要优于Storm。这一说法是错误的。Storm是一个真正的实时流处理系统，能够在接收到数据的瞬间进行处理，通常具有更低的延迟。而Spark Streaming采用的是微批处理的方式，尽管可以实现准实时处理，但其延迟通常较Storm略高，特别是在需要极低延迟的场景中。

D: SparkStreming又称为准实时处理框架，对数据的处理延迟能够达到秒级别。这一说法是正确的。Spark Streaming通过将实时数据流划分为小批次（micro-batches）进行处理，因此被称为准实时处理框架，处理延迟通常在秒级别。