Storm Grouping：
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Shuffle Grouping ：随机分组，尽量均匀分布到下游Bolt中
将流分组定义为混排。这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排，或随机分发给此Bolt中的任务。shuffle grouping对各个task的tuple分配的比较均匀。
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Fields Grouping ：按字段分组，按数据中field值进行分组；相同field值的Tuple被发送到相同的Task
这种grouping机制保证相同field值的tuple会去同一个task，这对于WordCount来说非常关键，如果同一个单词不去同一个task，那么统计出来的单词次数就不对了。“if the stream is grouped by the “user-id” field, tuples with the same “user-id” will always go to the same task”. —— 小示例
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All grouping ：广播
广播发送， 对于每一个tuple将会复制到每一个bolt中处理。
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Global grouping ：全局分组，Tuple被分配到一个Bolt中的一个Task，实现事务性的Topology。
Stream中的所有的tuple都会发送给同一个bolt任务处理，所有的tuple将会发送给拥有最小task_id的bolt任务处理。
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None grouping ：不分组
不关注并行处理负载均衡策略时使用该方式，目前等同于shuffle grouping,另外storm将会把bolt任务和他的上游提供数据的任务安排在同一个线程下。
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Direct grouping ：直接分组 指定分组
由tuple的发射单元直接决定tuple将发射给那个bolt，一般情况下是由接收tuple的bolt决定接收哪个bolt发射的Tuple。这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。 只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)。
从task角度看Topology：
A stream grouping tells a topology how to send tuples between two components. Remember, spouts and bolts execute in parallel as many tasks across the cluster. If you look at how a topology is executing at the task level, it looks something like this:
问：When a task for Bolt A emits a tuple to Bolt B, which task should it send the tuple to?
答：A "stream grouping" answers this question by telling Storm how to send tuples between sets of tasks.
Field Grouping：
A fields grouping lets you group a stream by a subset of its fields. This causes equal values for that subset of fields to go to the same task.
Fields groupings are the basis of implementing streaming joins and streaming aggregations as well as a plethora of other use cases. Underneath the hood, fields groupings are implemented using mod hashing.（stream的合并、聚合、等的基础；哈希）