Storm的Stream分组方式

Storm有7种内置的分组方式，也可以通过实现CustomStreamGrouping接口来定义自己的分组。

（1）Shuffle分组：Task中的数据随机分配，可以保证同一级Bolt上的每个Task处理的Tuple数量一致。

（2）Fields分组：  根据Tuple中的某一个Filed或者多个Filed的值来划分。比如Stream根据user-id的值来分组，具有相同的user-id值的Tuple会被分发到相同的Task中。

（3）All分组：        所有的Tuple都会分发到所有的Task上。

（4）Global分组：  整个Stream会选择一个Task作为分发的目的地，通常是具有最新ID的Task。

（5）None分组：    也就是你不关心如何在Task中做Stream的分发，目前等同于Shuffle分组。

（6）Direct分组：   这是一种特殊的分组方式，也就是产生数据的Spout/Bolt自己明确决定这个Tuple被Bolt的哪些Task所消费。如果Direct分组，需要使用OutputCollector的emitDirect方法来实现。

（7）Local or shuffle分组：如果目标Bolt中的一个或者多个Task和当前产生数据的Task在同一个Worker进程中，那么就走内部的线程间通信，将Tuple直接发给在当前Worker进程中的目的Task。否则，同Shuffle分组。