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安装 Apache Spark 和 Hadoop 集群：首先在 SQL Server 上安装 Apache Spark 和 Hadoop 集群。可以使用 HDInsight 或其他适用的工具来快速部署和配置这些组件。

配置 Spark 连接到 SQL Server：在 Spark 配置文件中配置连接到 SQL Server 的参数，包括用户名、密码、数据库名称等。

创建 Spark 应用程序：编写 Spark 应用程序来执行大数据分析任务。可以使用 Scala、Java 或 Python 等语言编写应用程序。

读取数据：从 SQL Server 中读取数据到 Spark 中进行分析。可以使用 Spark SQL 或 DataFrame API 来加载数据。

进行数据分析：利用 Spark 提供的各种数据处理和分析功能来对数据进行处理和分析，如过滤、聚合、排序等操作。

通过以上步骤，就可以在 SQL Server 中利用 Apache Spark 进行大数据分析。这样可以充分利用 Spark 的强大功能和 SQL Server 的稳定性和性能优势来处理大规模的数据集。

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