# 节点

欢迎回到 `dora` 的教程！在[上一章：数据流](./dataflow)中，我们了解到数据流是 `dora` 系统的蓝图，它使用 `YAML` 文件定义了所有部分以及数据在它们之间流动的方式。

现在，让我们深入研究这些单独的部分 —— **节点 `nodes`**。

## 应用程序中的工蜂

想象一下，你的数据流就像一张工厂车间蓝图，展示了不同的工作站以及传送带如何连接它们。节点是工厂里的各个工作站或工蜂。

节点是应用程序中一个独立的、自包含的工作单元。每个节点负责执行一项特定的任务。例如：

* 从传感器（如摄像头或麦克风）读取数据。
* 执行计算（如对象检测或过滤数据）。
* 控制硬件（如电机或灯）。
* 在屏幕上可视化数据。

其核心思想是每个节点都是独立的。它不需要知道前一个节点是如何工作的，只需要知道它产生了什么样的数据。同样，它也不需要知道谁会使用它的输出，只需要知道它自己产生了什么样的数据。

## 数据流蓝图中的节点

我们在上一章中看到了如何在数据流 `YAML` 中定义节点：

```yaml title="dataflow.yml"
nodes:
  # 定义相机节点
  - id: camera
    outputs:
      - image

  # 定义目标识别节点
  - id: object_detection
    inputs:
      image: camera/image
    outputs:
      - bbox

  # 定义可视化节点
  - id: plot
    inputs:
      image: camera/image
      bbox: object_detection/bbox
```

在此 `YAML` 中， `nodes`: 列表下的每个项目都定义一个节点：

- `id` ：这是数据流（ `camera` 、 `object_detection` 、 `plot` ）中节点的唯一名称。其他节点或 `dora` 运行时可以通过此名称识别它。
- `inputs` ：列出了此节点需要接收的数据流。例如， `object_detection` 需要一个 `image` 输入。格式 `source_node_id/source_output_id` 指定哪个节点的输出流应该连接到此输入。这被称为“传入传送带”。
- `outputs` ：列出了此节点生成或发送的数据流。例如， `camera` 生成 `image` 输出。这被称为“输出传送带”。

`YAML` 中有关 `Node` 的其余信息（如 `path` 、 `build` 、 `env` ）告诉 `dora` 如何运行该特定 `Node` 的实际代码。

## 节点如何工作

虽然数据流 `YAML` 定义了哪些节点存在以及它们如何连接，但节点完成的实际工作是由其实现定义的。

`Node` 的实现是 `dora` 启动该 `Node` 时运行的代码。此代码使用 `dora Node API`（可用于 `Python、Rust、C/C++` 等语言）来执行以下操作：

1. 接收输入 ：监听到达其输入流的数据。
2. 处理数据 ：使用输入数据执行其特定任务。
3. 发送输出 ：产生结果并将其发送到其输出流。

以下是使用 `Python API` 概念性地展示的一个非常简单的 `Node` 代码中的核心逻辑（我们将在后面的章节中深入探讨 `API`）：

```py title="Python API 示例"
from dora import Node
import pyarrow as pa # We often use Arrow format for data

# Initialize the node - connecting to the dora runtime
node = Node()

# Main loop to process events
for event in node:
    if event["type"] == "INPUT":
        # Check which input the data arrived on
        if event["id"] == "my_input_name":
            input_data = event["value"] # Get the data (e.g., an Arrow array)
            
            # --- Processing happens here ---
            processed_data = process_my_data(input_data) 
            # -----------------------------

            # Send the result to an output
            node.send_output("my_output_name", processed_data) 

        elif event["id"] == "another_input":
            # Handle another input...
            pass # ...
            
    elif event["type"] == "STOP":
        # Handle stop signal...
        print("Node received STOP signal.")
        break # Exit the loop

# Node finishes when the loop ends
print("Node stopping.")
```

这段代码片段展示了典型的流程：`Node` 代码初始化，然后进入循环等待事件（例如接收输入）。当输入到达时，它会执行其特定任务并发送结果。`dora` 会根据您的 `YAML` 在后台处理所有通信设置。

## 节点作为独立进程

`dora` 中节点的一个关键特性是它们通常作为单独的进程运行。分析一下当你使用 `dora run your_dataflow.yml` 的运行逻辑 ：

1. `dora` 命令行界面（`CLI`）启动 `dora 运行时`（如 `Dora Daemon` 和 `Dora Coordinator` ）。
2. 运行时读取您的 `Dataflow YAML` 文件。
3. 对于 `YAML` 中定义的每个节点，运行时都会在您的计算机上启动一个新的独立进程。
4. 然后，运行时使用 `YAML` 中的 `inputs` 和 `outputs` 定义在这些单独的 `Node` 进程之间建立高效的通信通道（通常使用共享内存来提高速度）。

**这种架构有几个优点：**

- **隔离性：** 如果一个节点崩溃（例如，由于其代码中的错误），通常不会影响其他节点。数据流可以继续运行或优雅地处理故障。
- **稳健性：** 单独的流程可以更好地抵御某些类型的错误。
- **语言灵活性：** 由于节点是通过标准机制进行通信的独立进程，因此您可以在同一数据流中使用不同的编程语言（`Python 节点`、`Rust 节点`、`C/C++ 节点`等）实现不同的节点。
- **可扩展性：** 在更高级的场景中，这种架构可以更轻松地将节点分布在不同的 `CPU` 内核甚至不同的机器上。

**下面是一个说明启动过程的简单序列图：**

![启动过程序列图](/node01.png)

一旦运行时设置了通信通道，节点就可以通过这些通道直接相互发送数据，而无需运行时代理每条消息。

## 总结

在本章中，我们了解到节点是 `dora` 数据流应用程序中独立的工作单元。它们在数据流 `YAML` 文件中定义，具有唯一的 `ID`、用于接收数据的特定输入以及用于生成数据的输出。每个节点都作为独立的进程运行，其内部逻辑（使用您选择的语言编写的 `dora API`）负责接收输入、执行任务和发送输出。`Dora 运行时`负责启动这些进程并根据 `YAML` 蓝图设置通信管道。

现在我们了解了各个处理单元（节点），让我们看一下在节点内部构建逻辑的常用方法，特别是在处理许多输入和输出时： **`Operator 操作符`** 的概念。

