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【Agentic AI for Data系列】Kiro实战：DuckDB vs Spark技术选型全流程
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原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文比较了DuckDB与Spark的技术选型，发现DuckDB在处理小文件时速度比Spark快90.4%。通过Agentic AI的Kiro助手，利用自然语言交互自动生成测试方案和代码，显著提高了选型效率，缩短了传统选型周期。
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关键要点
- DuckDB在处理小文件时速度比Spark快90.4%。
- Agentic AI的Kiro助手通过自然语言交互自动生成测试方案和代码，显著提高了选型效率。
- DuckDB适合单机处理的数据量场景，核心优势在于零配置和即开即用的SQL支持。
- Spark更适合需要分布式处理的大规模数据场景，具有丰富的生态系统和企业级特性。
- DuckDB采用嵌入式架构，避免了网络延迟，性能表现优越。
- Kiro通过自然语言交互和智能需求解析，自动生成完整的技术实现方案。
- Kiro生成的测试报告提供了基于业务场景的智能选型建议。
- DuckDB在小文件处理场景中表现卓越，适合低延迟和快速响应的应用。
- Spark在大数据量和复杂场景下仍然是最佳选择，特别是在机器学习工作流中。
- Agentic AI重新定义了技术选型流程，将选型周期缩短到3天，效率提升80%。
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