SDP 파이프라인

smart_tv.bronze의 모든 테이블에 대해 데이터 품질 리포트를 만들어줘:

1. 각 테이블별 NULL 비율 상위 5개 컬럼
2. 중복 레코드 수 (event_id 기준)
3. 이상치 탐지:
   - resource_utilization: cpu_usage_pct > 100 또는 < 0
   - viewing_logs: duration_sec < 0 또는 > 86400
   - streaming_buffer_events: latency_ms > 10000
   - wifi_connection_events: signal_strength_dbm > 0
4. 참조 무결성: 각 테이블의 device_id가 devices에 없는 건수
5. 타임스탬프 역전: session_end < session_start인 건수

결과를 데이터 품질 스코어카드 형태로 보여줘.

위 품질 리포트 결과를 보고, Silver 변환에서 가장 먼저 처리해야 할 품질 이슈를 
우선순위별로 정리해줘. 각 이슈의 영향도와 권장 처리 방법도 알려줘.

smart_tv.bronze.viewing_logs를 정제하여 smart_tv.silver.viewing_sessions 테이블을 만들어줘.

변환 규칙:
1. event_id 기준 중복 제거 (같은 event_id면 최신 session_start만 유지)
2. device_id가 bronze.devices에 없는 레코드 제거
3. duration_sec이 0 이하이거나 86400(24시간) 초과인 레코드 제거
4. session_end < session_start인 레코드 제거
5. NULL 처리:
   - program_title이 NULL → content_source가 'ott_app'이면 app_id 값으로 채움, 아니면 'Unknown'
   - channel_name이 NULL이고 content_source가 'live_tv' → 'Unknown Channel'
   - hdr_type이 NULL → 'SDR'
6. 추가 컬럼:
   - event_date: CAST(session_start AS DATE) (파티션 키)
   - viewing_hour: 시청 시작 시간대 (0~23)
   - is_primetime: viewing_hour가 20~23이면 true
   - duration_min: duration_sec / 60.0 (소수점 1자리)
7. event_date로 파티셔닝
8. device_id, event_date로 Z-ORDER

CTAS SQL로 만들어줘.

smart_tv.bronze.resource_utilization을 정제하여 smart_tv.silver.system_metrics를 만들어줘.

변환 규칙:
1. 이상치 클리핑: cpu_usage_pct, gpu_usage_pct, mem_used_pct → CLIP(0, 100)
2. thermal_zone_0_c > 100 또는 < 0 → NULL로 변환
3. device_id가 devices에 없는 레코드 제거
4. (device_id, timestamp) 기준 중복 제거 — resource_utilization에는 event_id가 없으므로
5. 5분 단위로 집계 (1분 데이터 → 5분 평균):
   - 5분 버킷: FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(timestamp) - (UNIX_TIMESTAMP(timestamp) % 300))
   - AVG(cpu_usage_pct), AVG(gpu_usage_pct), AVG(mem_used_pct)
   - MAX(thermal_zone_0_c) as peak_soc_temp
   - MAX(thermal_zone_1_c) as peak_panel_temp  
   - SUM(network_rx_bytes) as total_rx_bytes_5min
   - SUM(network_tx_bytes) as total_tx_bytes_5min
   - BOOL_OR(thermal_throttle_active) as any_throttle
6. 추가 컬럼:
   - event_date: DATE 파티션 키
   - health_status: cpu > 80 AND mem > 85 → 'critical', cpu > 60 OR mem > 70 → 'warning', else 'normal'
7. event_date 파티셔닝, device_id Z-ORDER

CTAS SQL로 만들어줘.

smart_tv.bronze.ad_impressions를 정제하여 smart_tv.silver.ad_funnel을 만들어줘.

변환 규칙:
1. event_id 기준 중복 제거
2. VAST 이벤트 시퀀스 검증:
   - 같은 creative_id + device_id 내에서 이벤트 시간 순서가 올바른지 확인
   - AD_REQUEST → AD_IMPRESSION → AD_START → FIRST_QUARTILE → MIDPOINT → THIRD_QUARTILE → AD_COMPLETE
   - 순서가 역전된 이벤트는 is_sequence_valid = false로 마킹
3. NULL 처리:
   - completion_pct이 NULL → event_type에 따라 계산 (FIRST_QUARTILE=25, MIDPOINT=50, THIRD_QUARTILE=75, COMPLETE=100)
4. 추가 컬럼:
   - event_date: DATE 파티션 키
   - is_completed: event_type = 'AD_COMPLETE'
   - is_clicked: event_type = 'AD_CLICK'
   - is_skipped: event_type = 'AD_SKIP'
   - time_to_action_sec: AD_IMPRESSION ~ AD_CLICK 간 시간차
5. event_date 파티셔닝

CTAS SQL로 만들어줘.

smart_tv.bronze.streaming_buffer_events를 정제하여 smart_tv.silver.streaming_quality를 만들어줘.

변환 규칙:
1. event_id 중복 제거
2. 이상치 필터: latency_ms > 10000 → is_outlier = true (제거하지 않고 플래그)
3. current_bitrate_kbps < 0 레코드 제거
4. NULL cdn_host → 'local_playback'
5. 추가 컬럼:
   - event_date: DATE 파티션 키
   - quality_tier: bitrate > 15000 → '4K', > 5000 → 'FHD', > 2000 → 'HD', else 'SD'
   - is_buffering: event_type IN ('BUFFER_UNDERRUN')
   - is_quality_degraded: event_type = 'BITRATE_SWITCH' AND current_bitrate_kbps < target_bitrate_kbps
   - buffering_ratio: BUFFER_UNDERRUN 이벤트 수 / 전체 이벤트 수 (디바이스+세션별)
6. event_date 파티셔닝, device_id Z-ORDER

CTAS SQL로 만들어줘.

smart_tv.bronze.error_crash_events를 정제하여 smart_tv.silver.error_events를 만들어줘.

변환 규칙:
1. event_id 중복 제거
2. severity 표준화: 대소문자 통일, 유효값(CRITICAL/ERROR/WARNING) 외 → 'UNKNOWN'
3. devices 테이블과 조인하여 product_line, model_name 추가
4. 추가 컬럼:
   - event_date: DATE 파티션 키
   - is_oom: event_type = 'APP_OOM'
   - is_crash: event_type IN ('APP_CRASH', 'KERNEL_PANIC')
   - is_media_error: event_type = 'MEDIA_PIPELINE_ERROR'
   - device_age_days: DATEDIFF(CAST(timestamp AS DATE), devices.manufacturing_date)
   - error_category: process_name 기반 분류 → 'web_runtime', 'media', 'system', 'audio', 'app'
5. event_date 파티셔닝

CTAS SQL로 만들어줘.

위에서 만든 5개 Silver 테이블(viewing_sessions, system_metrics, ad_funnel, streaming_quality, error_events)과 
동일한 변환 원칙을 적용하여 나머지 10개 Silver 테이블도 만들어줘.

대상 테이블과 핵심 변환 규칙:
1. silver.devices_cleaned ← bronze.devices: 중복 제거, region/country 표준화
2. silver.app_sessions ← bronze.app_launch_events: BEGIN/END 쌍 매칭, 세션 duration 계산, 고아 이벤트 필터
3. silver.boot_events ← bronze.system_boot_events: 중복 제거, ON/OFF 쌍 매칭
4. silver.media_sessions ← bronze.media_playback_events: START/STOP 쌍 매칭, NULL hdr_type → "SDR"
5. silver.network_events ← bronze.wifi_connection_events: signal_strength 부호 보정(양수→음수), CONNECTED/DISCONNECTED 쌍 매칭
6. silver.acr_content ← bronze.acr_events: 중복 fingerprint 제거, match_confidence < 0.5 필터
7. silver.voice_interactions ← bronze.voice_command_events: transcript 정규화, 빈 transcript 필터
8. silver.iot_interactions ← bronze.thinq_device_events: command/ack 쌍 매칭, 응답시간 이상치 필터
9. silver.panel_health ← bronze.panel_diagnostics: OLED/LCD 분리, 시간순 정렬
10. silver.firmware_history ← bronze.firmware_updates: OTA 시퀀스 완성도 검증, 실패 건 flag

공통 규칙:
- event_id 기준 중복 제거
- device_id 참조 무결성 검증 (devices에 없으면 제거)
- event_date 파티셔닝 추가
- 모든 테이블에 COMMENT 추가
- 기존 테이블 DROP하지 말고 CREATE OR REPLACE로

silver 스키마에 생성된 모든 테이블 목록과 각 테이블의 row count를 보여줘.
bronze 원본 대비 silver에서 필터링된 레코드 비율도 테이블별로 알려줘.

silver.viewing_sessions를 집계하여 gold.daily_viewing_summary를 만들어줘.

그레인: device_id × event_date (디바이스별 일별 1행)

컬럼:
- device_id, event_date
- total_viewing_min: 총 시청 시간(분)
- session_count: 시청 세션 수
- avg_session_min: 평균 세션 길이
- max_session_min: 최장 세션
- live_tv_min: Live TV 시청 시간
- ott_min: OTT 시청 시간
- hdmi_min: HDMI 입력 시청 시간
- top_app: 가장 많이 시청한 앱
- top_genre: 가장 많이 시청한 장르
- unique_channels: 시청한 고유 채널 수
- primetime_min: 프라임타임(20~23시) 시청 시간
- hdr_viewing_pct: HDR 콘텐츠 비율
- 4k_viewing_pct: 4K 콘텐츠 비율

devices 테이블과 조인하여 region, product_line, panel_type 추가.
event_date 파티셔닝, device_id Z-ORDER.

silver.viewing_sessions와 silver.acr_content를 결합하여 gold.content_popularity를 만들어줘.

그레인: program_title × genre × content_source × event_date

컬럼:
- program_title, genre, content_source, event_date
- total_viewers: 시청 디바이스 수 (unique device_id)
- total_viewing_min: 총 시청 시간
- avg_viewing_min: 평균 시청 시간
- completion_rate: 프로그램 완주율 (시청시간/프로그램길이 기반 추정)
- reach_pct: 전체 활성 디바이스 대비 시청 비율
- region_distribution: 지역별 시청자 분포 (JSON MAP)
- product_line_distribution: 제품라인별 시청자 분포 (JSON MAP)
- peak_hour_viewers: 같은 시간대(hour) 기준 최대 시청자 수

event_date 파티셔닝.

silver.ad_funnel을 집계하여 gold.ad_campaign_kpi를 만들어줘.

그레인: campaign_id × advertiser_name × ad_format × placement × event_date

컬럼:
- campaign_id, advertiser_name, ad_format, placement, event_date
- impressions: 노출 수
- clicks: 클릭 수
- completions: 완료 수  
- skips: 스킵 수
- errors: 에러 수
- ctr: 클릭률 (clicks / impressions * 100)
- vcr: 완료율 (completions / impressions * 100)
- avg_completion_pct: 평균 시청 완료율
- total_revenue_usd: 총 수익 (bid_price 기반)
- ecpm: 유효 CPM (total_revenue / impressions * 1000)
- avg_time_to_click_sec: 평균 클릭까지 시간
- unique_devices: 노출된 고유 디바이스 수
- frequency: 디바이스당 평균 노출 빈도

event_date 파티셔닝.

silver.system_metrics, silver.error_events, silver.boot_events를 결합하여 gold.device_health_score를 만들어줘.

그레인: device_id × event_date

컬럼:
- device_id, event_date
- avg_cpu_pct: 일 평균 CPU
- avg_mem_pct: 일 평균 메모리
- peak_soc_temp: 최고 SoC 온도
- peak_panel_temp: 최고 패널 온도
- throttle_count: 쓰로틀링 발생 횟수
- crash_count: 크래시 횟수
- oom_count: OOM 횟수
- media_error_count: 미디어 에러 횟수
- reboot_count: 리부팅 횟수
- dirty_shutdown_count: 비정상 종료 횟수
- health_score: 종합 건강 점수 (0~100)
  - 100점에서 감점: crash(-10), oom(-8), throttle(-5), dirty_shutdown(-15), media_error(-3)
  - 보정: avg_cpu > 80 → -5, peak_temp > 75 → -5
- health_grade: A(90~100), B(70~89), C(50~69), D(30~49), F(0~29)
- risk_factors: 주요 위험 요인 배열 (예: ["high_crash_rate", "thermal_throttle", "oom_frequent"])

devices 조인으로 product_line, os_version 추가.
event_date 파티셔닝, device_id Z-ORDER.

silver.streaming_quality와 silver.viewing_sessions를 결합하여 gold.streaming_qoe를 만들어줘.

그레인: app_id × region × quality_tier × event_date

컬럼:
- app_id, region, quality_tier, event_date
- total_streams: 총 스트림 수
- unique_devices: 고유 디바이스 수
- avg_bitrate_kbps: 평균 비트레이트
- avg_latency_ms: 평균 레이턴시
- p95_latency_ms: P95 레이턴시
- buffering_rate: 버퍼링 발생률 (버퍼링 세션 / 전체 세션)
- avg_stall_count: 평균 정지 횟수
- avg_stall_duration_sec: 평균 정지 시간
- bitrate_downgrade_rate: 비트레이트 하향 비율
- error_rate: 스트림 에러율
- qoe_score: QoE 점수 (0~100)
  - 100점에서 감점: buffering_rate*50, avg_stall_count*5, error_rate*30, p95_latency>200ms → -10

event_date 파티셔닝.

모든 silver 테이블을 결합하여 gold.user_engagement_360을 만들어줘.

그레인: device_id (디바이스당 1행 — 최근 30일 기반 스냅샷)

컬럼:
- device_id
- -- 시청 행동 --
- avg_daily_viewing_min: 일 평균 시청 시간
- preferred_content_source: 주 시청 소스 (live_tv/ott/hdmi)
- top_3_apps: 상위 3개 앱 (JSON ARRAY)
- top_3_genres: 상위 3개 장르 (JSON ARRAY)
- primetime_ratio: 프라임타임 시청 비율
- weekend_ratio: 주말 시청 비율
- unique_channel_count: 시청한 고유 채널 수 (다양성 지표)
- -- 디바이스 사용 --
- avg_sessions_per_day: 일 평균 세션 수
- avg_session_duration_min: 평균 세션 길이
- voice_usage_rate: 음성 명령 사용 빈도 (일 평균)
- iot_device_count: 연결된 IoT 디바이스 수
- hdmi_device_count: 연결된 HDMI 디바이스 수
- -- 품질 지표 --
- avg_streaming_qoe: 평균 스트리밍 QoE
- crash_frequency: 30일간 크래시 빈도
- avg_health_score: silver.error_events + silver.system_metrics 기반 직접 계산 (gold.device_health_score 참조하지 않음)
- -- 광고 --
- ad_engagement_rate: 광고 참여율 (click + complete / impression)
- avg_ad_completion_pct: 평균 광고 완료율
- -- 세그먼트 --
- user_segment: 사용자 세그먼트 분류
  - 'power_user': daily_viewing > 240min AND sessions > 5
  - 'ott_native': ott_ratio > 70%
  - 'linear_loyalist': live_tv_ratio > 60%  
  - 'gamer': hdmi_ratio > 40% AND top device_type = 'game_console'
  - 'smart_home_enthusiast': iot_device_count >= 5
  - 'casual': 나머지

devices 조인으로 마스터 정보 추가.

위에서 만든 Bronze → Silver → Gold 변환 로직을 SDP(Spark Declarative Pipeline)로 전환해줘.

파이프라인 이름: lge_smart_tv_pipeline
타겟 카탈로그: lge_smart_tv
타겟 스키마: silver (Silver 테이블), gold (Gold 테이블)

요구사항:
1. Bronze → Silver 변환을 Streaming Table로 구성 (증분 처리)
2. Silver → Gold 변환을 Materialized View로 구성 (자동 리프레시)
3. 각 테이블에 Expectations 추가:
   - viewing_sessions: expect("valid_duration", "duration_sec > 0 AND duration_sec <= 86400")
   - system_metrics: expect("valid_cpu", "cpu_usage_pct >= 0 AND cpu_usage_pct <= 100")
   - ad_funnel: expect("valid_sequence", "is_sequence_valid = true")
   - streaming_quality: expect("valid_latency", "latency_ms > 0")
   - error_events: expect("valid_severity", "severity IN ('CRITICAL','ERROR','WARNING')")
4. Quarantine 테이블: 위반 레코드는 별도 quarantine 스키마로 분리
5. 데이터 품질 위반 시 처리 방식:
   - Silver: expect_or_drop (위반 시 제거)
   - Gold: expect_or_fail (위반 시 파이프라인 중단)

노트북 코드를 생성해줘. Python + SQL 혼합 가능.

방금 만든 SDP 파이프라인 노트북을 실행할 수 있도록:
1. lge_smart_tv_pipeline 이름으로 파이프라인 생성
2. 서버리스 컴퓨트 사용
3. Continuous 모드 대신 Triggered 모드로 설정
4. 파이프라인 실행하고 결과 확인

실행 후 각 테이블의 row count와 Expectations 통과율을 보여줘.

lge_smart_tv_pipeline의 최근 실행 결과를 보여줘.
각 테이블의 row count, Expectations 통과율, 실패한 테이블이 있으면 에러 메시지를 알려줘.

lge_smart_tv_pipeline을 매일 자동 실행하는 Job을 만들어줘.

설정:
- Job 이름: lge_smart_tv_daily_refresh
- 스케줄: 매일 오전 6시 KST (cron: 0 21 * * * UTC)
- 재시도: 최대 2회, 간격 10분
- 알림: 실패 시 이메일 알림
- 클러스터: 서버리스
- 타임아웃: 2시간