编写独立应用程序，读取HDFS系统文件“/user/zhangsan/test.txt”，然后统计出文件的行数；通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行程序。

在编写独立的Spark应用程序来读取HDFS系统的文件并统计行数时，首先你需要安装Apache Spark和其相应的库。以下是一个简单的步骤说明：

1. **创建Spark应用**:
使用Scala、Python或者其他支持的Spark API语言（如Java），创建一个新的Spark作业。例如，如果你选择Scala，可以创建一个名为`FileCount.scala`的文件，并添加以下内容：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object FileCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("File Count App")
      .getOrCreate()

    val textFile = spark.read.text("/user/zhangsan/test.txt") // 读取HDFS文件
    val numRows = textFile.count() // 统计行数

    println(s"Number of rows in the file: $numRows")

    spark.stop() // 关闭Spark会话
  }
}

2. **提交到Spark**:
在命令行中，使用`spark-submit`命令将你的Spark应用打包成JAR或者直接作为源文件运行。假设你的文件在`src/main/scala`目录下，你可以这样操作：

spark-submit --class "FileCount.FileCount" --master yarn-cluster /path/to/spark.jar /user/zhangsan/test.txt

或者，如果使用源文件，替换`/path/to/spark.jar`为你的`FileCount.scala`位置：

spark-submit --class "FileCount.FileCount" --master yarn-cluster src/main/scala/FileCount.scala /user/zhangsan/test.txt

这将会启动一个Spark任务，在集群上运行你的代码，读取指定的文件并计算行数。