java处理读取一个文件夹下的10个文件后再读取11~20该如何实现呢？

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.FileUtil;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

import scala.Tuple3;

public class Test {

public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 创建一个配置类SparkConf，然后创建一个SparkContext
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("CollectFemaleInfo");
    JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
    String url = "E://";
    JavaRDD<String> data = null;
    Configuration config = new Configuration();
    FileSystem hoursHDFS = FileSystem.get(URI.create(url),config);
    FileStatus[] hoursFile = hoursHDFS.listStatus(new Path(url));
    Path[] paths = FileUtil.stat2Paths(hoursFile);
    for (int i = 0; i < paths.length; i++) {
        Path path = paths[i];
        // 读取原文件数据,每一行记录转成RDD里面的一个元素
        data = jsc.textFile(path.toString());
        String newFile = "E://"+Long.valueOf(new Date().getTime())+".txt";
        FileSystem newHDFS = FileSystem.get(URI.create(newFile),config);
        // 将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple
        JavaRDD<Tuple3<String, String, Integer>> person = data
                .map(new Function<String, Tuple3<String, String, Integer>>() {
                    private static final long serialVersionUID = -2381522520231963249L;

                    public Tuple3<String, String, Integer> call(String s)
                            throws Exception {
                        // 按逗号分割一行数据
                        String[] tokens = s.split(",");
                        // 将分割后的三个元素组成一个三元Tuple
                        Tuple3<String, String, Integer> person = new Tuple3<String, String, Integer>(
                                tokens[0], tokens[1], Integer
                                        .parseInt(tokens[2]));
                        return person;
                    }
                });
        FSDataOutputStream os = newHDFS.create(new Path(newFile),true);
        // 遍历数据写到新文件中
        for (Tuple3<String,String, Integer> d : person.collect()) {
            StringBuffer sb = new StringBuffer();
            sb.append(d._1() + "," + d._2()+","+d._3());
            os.write(sb.toString().getBytes("UTF-8"));
        }
    }
    // 将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple
    jsc.stop();
    jsc.close();
}

}
首先是代码。
目前功能已实现到读取文件夹的文件写到一个新文件上。
但是想以10个文件读取一次写到一个新文件上。没啥思路。
因为我写代码对于算法逻辑最是想不通。
求大神指教，另外代码是用spark处理的。在读文件时也是在hdfs里去读取。目前代码是写的本地路径

 int i = 1;
        int total = 102;
        List list = new ArrayList<>();
        while (i <= 102) {
            if (i % 10 == 0 || i == total) {
                // TODO:操作文件
                list.add(i);
                System.err.println(list.toString());
                list = new ArrayList<>();
            } 
            else {
                // TODO:读写
                list.add(i);
            }
            i++;
        }

不知道你十个一读接下来要做什么。。

你这样也是一个文件一个文件读，（只是读了十个休息一下，或者是做别的事情）。
File f=new File("E:\")
File[] fd=f.listFile();
再用循环来读取文件

也可以利用线程

先循环读取文件夹中所有的文件列表，然后以10个为单位放到一个个链表中，最后尾数不足的部分再放一个链表，这样你就可以按需要进行处理。