要監控HDFS文件的增量，可以使用Hadoop的Java API或Python的hdfs模塊來實現。以下是一個使用Python的hdfs模塊來監控HDFS文件增量的示例代碼：

```python
from hdfs import InsecureClient
import time

# HDFS配置
hdfs_host = "localhost"
hdfs_port = 8020
hdfs_user = "hadoop"

# 監控的文件路徑
file_path = "/path/to/file.txt"

# 創建HDFS客戶端
client = InsecureClient(f"http://{hdfs_host}:{hdfs_port}", user=hdfs_user)

# 獲取文件的上次修改時間
last_modified = client.status(file_path)["modificationTime"]

while True:
   time.sleep(10)  # 休眠10秒
   
   # 獲取文件的當前修改時間
   current_modified = client.status(file_path)["modificationTime"]
   
   # 檢查文件是否被修改
   if current_modified > last_modified:
       print("文件已修改")
       # TODO: 處理文件增量
       # 在這里可以編寫處理文件增量的邏輯
       
       last_modified = current_modified  # 更新上次修改時間
```

上述示例中，首先根據HDFS配置創建了一個HDFS客戶端。然后使用`status`方法獲取了指定文件的上次修改時間，并在一個循環中不斷檢查文件的修改時間。如果文件的修改時間大于上次修改時間，表示文件已被修改，可以在這里編寫處理文件增量的邏輯。

需要注意的是，上述示例中的監控是基于文件的修改時間來判斷是否有增量。如果文件沒有被修改，但內容有增加，這種情況是無法被監控到的。如果需要監控文件內容的增量，可以使用其他方法，比如讀取文件的內容并對比上次讀取的內容。