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[hive.git] / ql / src / gen / vectorization / ExpressionTemplates / IntervalYearMonthScalarArithmeticTimestampColumn.txt
1 /**
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4  * distributed with this work for additional information
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15  * See the License for the specific language governing permissions and
16  * limitations under the License.
17  */
18
19 package org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.expressions.gen;
20
21 import java.sql.Timestamp;
22
23 import org.apache.hadoop.hive.common.type.HiveIntervalYearMonth;
24 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.expressions.VectorExpression;
25 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.VectorExpressionDescriptor;
26 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.*;
27
28 /*
29  * Because of the templatized nature of the code, either or both
30  * of these ColumnVector imports may be needed. Listing both of them
31  * rather than using ....vectorization.*;
32  */
33 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.DoubleColumnVector;
34 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.LongColumnVector;
35 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.VectorizedRowBatch;
36 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.expressions.NullUtil;
37 import org.apache.hadoop.hive.ql.util.DateTimeMath;
38
39 /**
40  * Generated from template TimestampScalarArithmeticIntervalYearMonthColumn.txt.
41  * Implements a vectorized arithmetic operator with a scalar on the left and a
42  * column vector on the right. The result is output to an output column vector.
43  */
44 public class <ClassName> extends VectorExpression {
45
46   private static final long serialVersionUID = 1L;
47
48   private int colNum;
49   private HiveIntervalYearMonth value;
50   private int outputColumn;
51   private DateTimeMath dtm = new DateTimeMath();
52
53   public <ClassName>(long value, int colNum, int outputColumn) {
54     this.colNum = colNum;
55     this.value = new HiveIntervalYearMonth((int) value);
56     this.outputColumn = outputColumn;
57   }
58
59   public <ClassName>() {
60   }
61
62   @Override
63   /**
64    * Method to evaluate scalar-column operation in vectorized fashion.
65    *
66    * @batch a package of rows with each column stored in a vector
67    */
68   public void evaluate(VectorizedRowBatch batch) {
69
70     if (childExpressions != null) {
71       super.evaluateChildren(batch);
72     }
73
74     // Input #2 is type timestamp.
75     TimestampColumnVector inputColVector2 = (TimestampColumnVector) batch.cols[colNum];
76
77     // Output is type Timestamp.
78     TimestampColumnVector outputColVector = (TimestampColumnVector) batch.cols[outputColumn];
79
80     int[] sel = batch.selected;
81     boolean[] inputIsNull = inputColVector2.isNull;
82     boolean[] outputIsNull = outputColVector.isNull;
83     outputColVector.noNulls = inputColVector2.noNulls;
84     outputColVector.isRepeating = inputColVector2.isRepeating;
85     int n = batch.size;
86
87     // return immediately if batch is empty
88     if (n == 0) {
89       return;
90     }
91
92     if (inputColVector2.isRepeating) {
93       dtm.<OperatorMethod>(
94           value, inputColVector2.asScratchTimestamp(0), outputColVector.getScratchTimestamp());
95       outputColVector.setFromScratchTimestamp(0);
96       // Even if there are no nulls, we always copy over entry 0. Simplifies code.
97       outputIsNull[0] = inputIsNull[0];
98     } else if (inputColVector2.noNulls) {
99       if (batch.selectedInUse) {
100         for(int j = 0; j != n; j++) {
101           int i = sel[j];
102           dtm.<OperatorMethod>(
103               value, inputColVector2.asScratchTimestamp(i), outputColVector.getScratchTimestamp());
104           outputColVector.setFromScratchTimestamp(i);
105         }
106       } else {
107         for(int i = 0; i != n; i++) {
108           dtm.<OperatorMethod>(
109               value, inputColVector2.asScratchTimestamp(i), outputColVector.getScratchTimestamp());
110           outputColVector.setFromScratchTimestamp(i);
111         }
112       }
113     } else {                         /* there are nulls */
114       if (batch.selectedInUse) {
115         for(int j = 0; j != n; j++) {
116           int i = sel[j];
117           dtm.<OperatorMethod>(
118               value, inputColVector2.asScratchTimestamp(i), outputColVector.getScratchTimestamp());
119           outputColVector.setFromScratchTimestamp(i);
120           outputIsNull[i] = inputIsNull[i];
121         }
122       } else {
123         for(int i = 0; i != n; i++) {
124           dtm.<OperatorMethod>(
125               value, inputColVector2.asScratchTimestamp(i), outputColVector.getScratchTimestamp());
126           outputColVector.setFromScratchTimestamp(i);
127         }
128         System.arraycopy(inputIsNull, 0, outputIsNull, 0, n);
129       }
130     }
131
132     NullUtil.setNullOutputEntriesColScalar(outputColVector, batch.selectedInUse, sel, n);
133   }
134
135   @Override
136   public int getOutputColumn() {
137     return outputColumn;
138   }
139
140   @Override
141   public String getOutputType() {
142     return "timestamp";
143   }
144
145   @Override
146   public VectorExpressionDescriptor.Descriptor getDescriptor() {
147     return (new VectorExpressionDescriptor.Builder())
148         .setMode(
149             VectorExpressionDescriptor.Mode.PROJECTION)
150         .setNumArguments(2)
151         .setArgumentTypes(
152             VectorExpressionDescriptor.ArgumentType.getType("interval_year_month"),
153             VectorExpressionDescriptor.ArgumentType.getType("timestamp"))
154         .setInputExpressionTypes(
155             VectorExpressionDescriptor.InputExpressionType.SCALAR,
156             VectorExpressionDescriptor.InputExpressionType.COLUMN).build();
157   }
158 }