mysql每日增量同步到dataworks？

MySQL每日增量同步到dataworks，可以通过Canal实现。Canal是阿里巴巴开源的基于MySQL数据库增量日志解析和同步的组件，可以将MySQL数据库的增量数据变化解析出来，并将解析的结果同步到MQ、Kafka等组件，同时也支持将增量数据变化同步到外部存储（如HDFS、OSS、RDS等）。

具体步骤如下：

1、安装Canal。可以在GitHub上下载Canal的发布版本，也可以通过Maven进行安装。

2、配置Canal。主要包括Canal Server和Canal Client的配置。可以通过修改Canal Server的conf目录下的instance.properties文件来配置Canal Server，通过修改Canal Client的conf目录下的canal.properties文件来配置Canal Client。

3、启动Canal Server和Canal Client。启动Canal Server后，就可以监听MySQL数据库的binlog，并将解析结果发送到外部组件。启动Canal Client后，就可以从Canal Server中订阅增量数据变化，并将变化同步到外部存储。

4、搭建数据同步平台。可以选择使用阿里云DataWorks进行数据同步，也可以使用其他数据同步平台。

5、配置同步任务。在数据同步平台上配置同步任务，将增量数据从Canal Client同步到目标数据源。

需要注意的是，MySQL增量数据同步到DataWorks需要考虑以下几个方面：

1、数据安全。需要确保数据同步的过程中，数据不会被篡改或丢失。

2、数据一致性。需要确保MySQL数据库和目标数据源的数据一致性，避免数据出现不一致的情况。

3、数据性能。需要考虑数据同步的性能，避免数据同步对MySQL数据库的性能造成影响。

是的，可以使用MySQL增量同步工具将MySQL的数据每日增量同步到DataWorks中。以下是一个简单的步骤：

1. 安装MySQL增量同步工具，例如SymmetricDS或Maxwell。
2. 在MySQL数据库上创建一个用于同步的表，并在其中定义需要同步的表、字段和增量同步的方式(例如使用ID)。
3. 配置MySQL增量同步工具以从源数据库读取数据，并将其写入目标数据库。
4. 在DataWorks中创建一个数据源，指向MySQL同步工具的目标数据库。
5. 创建DataWorks作业，并在作业中定义数据源、表单、转换器和任务。在转换器中，将MySQL查询结果转换为DataWorks中的表单列。
6. 启动作业并等待增量同步完成。

需要注意的是，增量同步过程可能会导致一些问题，例如数据不一致性、性能下降等。因此，在实施前需要仔细考虑和规划。

MySQL每日增量同步到DataWorks可以通过以下步骤实现：

创建两个MySQL数据源，一个作为源头数据库，另一个作为导入的数据库。 在DataWorks中创建一个新的项目，并选择“DataX任务模板”。 创建一个新的任务模板，并选择每30秒同步执行一次。 构建任务，选择源头数据库和要同步的表，例如test_go。 选择写入数据库，并选择要将数据写入的数据库。 选择字段映射，将所有字段都选上，也可以指定字段。 点击“构建”按钮，生成JSON串，然后选择之前建好的模板，并点击“下一步”完成任务构建。 在“任务管理”中查看生成的“test_go”任务，并选择编辑。 在编辑任务中，配置数据过滤参数和分区信息，例如将最近十分钟的数据过滤出来，同步到MaxCompute表的最新分区中（每十分钟创建一个分区）。 点击“保存”并启动任务。 这样，MySQL的每日增量数据将会按照指定的过滤条件和分区策略同步到DataWorks中。