使用AWS EMR (Elastic MapReduce) 和 Spark 进行文件分割可以通过以下步骤实现：

1. 在 AWS 控制台上创建一个 EMR 集群，选择适当的实例类型和配置。确保启用 Spark。

2. 将要分割的文件上传到一个 S3 存储桶中。

3. 在 EMR 集群上通过 SSH 连接到主节点。

4. 打开 Spark shell，执行以下代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()

// 读取要分割的文件
val inputPath = "s3://your-bucket/input-file.txt"
val inputFile = spark.read.textFile(inputPath)

// 定义每个分割文件的行数
val linesPerFile = 1000

// 计算总行数
val totalLines = inputFile.count()

// 计算分割文件的数量
val numFiles = Math.ceil(totalLines.toDouble / linesPerFile).toInt

// 分割文件
inputFile
  .coalesce(numFiles)
  .write
  .textFile("s3://your-bucket/output-directory")

在上面的代码示例中，首先使用 SparkSession 创建一个 Spark 上下文。然后，通过 spark.read.textFile 读取要分割的文件。接下来，定义每个分割文件的行数 linesPerFile。然后，计算总行数 totalLines 和分割文件的数量 numFiles。最后，使用 coalesce 方法将输入文件分割为指定数量的文件，并使用 write.textFile 方法将分割文件写入输出目录。

5. 执行上述代码后，分割后的文件将保存在指定的 S3 输出目录中。

这是一个使用 AWS EMR 和 Spark 进行文件分割的基本示例。你可以根据需要进行修改和扩展。