要监控HDFS文件的增量，可以使用Hadoop的Java API或Python的hdfs模块来实现。以下是一个使用Python的hdfs模块来监控HDFS文件增量的示例代码：
```python
from hdfs import InsecureClient
import time
# HDFS配置
hdfs_host = "localhost"
hdfs_port = 8020
hdfs_user = "hadoop"
# 监控的文件路径
file_path = "/path/to/file.txt"
# 创建HDFS客户端
client = InsecureClient(f"http://{hdfs_host}:{hdfs_port}", user=hdfs_user)
# 获取文件的上次修改时间
last_modified = client.status(file_path)["modificationTime"]
while True:
time.sleep(10) # 休眠10秒
# 获取文件的当前修改时间
current_modified = client.status(file_path)["modificationTime"]
# 检查文件是否被修改
if current_modified > last_modified:
print("文件已修改")
# TODO: 处理文件增量
# 在这里可以编写处理文件增量的逻辑
last_modified = current_modified # 更新上次修改时间
```
上述示例中，首先根据HDFS配置创建了一个HDFS客户端。然后使用`status`方法获取了指定文件的上次修改时间，并在一个循环中不断检查文件的修改时间。如果文件的修改时间大于上次修改时间，表示文件已被修改，可以在这里编写处理文件增量的逻辑。
需要注意的是，上述示例中的监控是基于文件的修改时间来判断是否有增量。如果文件没有被修改，但内容有增加，这种情况是无法被监控到的。如果需要监控文件内容的增量，可以使用其他方法，比如读取文件的内容并对比上次读取的内容。