1.Shuffle grouping（随机分组）
tuple会被随机分发到所有bolt，每个bolt会得到相同数量的tuple，使得负载均衡。
2.Fields grouping（按字段分组）
按field分发，只能发送给相同field的bolt。
例如：
builder.setBolt("mybolt", new MyStoreBolt(), 5).fieldsGrouping("checkBolt", new Fields("uid"));
该bolt由5个任务task执行，相同uid的元组tuple被分配到同一个task进行处理；该task接收的元祖字段是mybolt发射出的字段信息，不受uid分组的影响。
该分组不仅方便统计而且还可以通过该方式保证相同uid的数据保存不重复（uid信息写入数据库中唯一）；
3.Partial Key grouping（按部分字段分组）
新版本的Storm新增的分组。效果跟Fields grouping类似，但具有负载均衡的能力。
4.All grouping（广播分组）
所有tuple都会发送到所有bolt上。性能较低，请谨慎使用！
5.Global grouping（全局分组）
所有tuple只会发送到一个bolt上——id最小的bolt。
6.None grouping（不分组）
实现效果类似于随机分组。但在底层实现中，Storm会把没有分组的bolt放在其订阅的bolt或spout的线程中执行。即逻辑上是分发了，但在内存中执行没实际分发。
7.Direct grouping（直接分组）
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。
而且这种消息的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）。
8.Local or shuffle grouping（本地或随机分组）
如果目标bolt有一个或者多个task在同一个worker进程中，tuple将会被分发到这些正在工作的task中。否则，效果等同于Shuffle Grouping。即优先把数据发送到本机的处理器，避免网络传输，减少资源消耗。
参考资料
https://storm.apache.org/releases/current/Concepts.html
https://blog.csdn.net/fenggms/article/details/83000175