要将AWS Glue ETL与Spark和Scala集成，可以按照以下步骤进行操作。

1. 创建一个AWS Glue Job：登录到AWS管理控制台，转到AWS Glue服务，然后创建一个新的Glue Job。设置输入和输出数据源，并配置ETL脚本。

2. 编写Spark和Scala代码：在Glue Job中，选择“脚本库”选项卡，并创建一个新的Scala脚本。在脚本中，可以使用Spark API和Scala语言编写数据处理逻辑。以下是一个简单的示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object GlueJob {
  def main(sysArgs: Array[String]) {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("GlueJob")
      .getOrCreate()

    // 读取输入数据
    val inputData = spark.read
      .format("csv")
      .option("header", "true")
      .load("s3://input-bucket/input-data.csv")

    // 进行数据转换和处理
    val transformedData = inputData.select("col1", "col2")
      .filter("col1 > 10")

    // 将处理后的数据写入输出位置
    transformedData.write
      .format("parquet")
      .mode("overwrite")
      .save("s3://output-bucket/output-data.parquet")

    spark.stop()
  }
}

3. 将Scala脚本上传到AWS Glue：将上述Scala代码保存为一个.scala文件，然后点击AWS Glue Job页面的“添加脚本”按钮上传该文件。

4. 配置AWS Glue Job：在AWS Glue Job页面中，为Job选择运行环境为Spark，并在“脚本名称”下拉列表中选择刚上传的Scala脚本。配置其他Job参数，如输入和输出数据源，并设置ETL作业的调度和触发器。

5. 运行AWS Glue Job：保存并运行AWS Glue Job。在Job执行期间，AWS Glue将自动配置Spark集群并执行Scala脚本。

这样，就实现了AWS Glue ETL与Spark和Scala的集成，通过编写Scala代码，可以利用Spark的强大功能对数据进行处理和转换。