DataWorks的5TB polardb数据源 同步到dataworks 对源库是否有压力？

使用DataWorks同步5TB的PolarDB数据源到DataWorks对源库可能会产生一定的压力。

DataWorks是一个大数据开发治理平台，它支持将PolarDB MySQL类型的数据源同步到不同的计算引擎，如MaxCompute。在进行数据同步时，通常有以下几点需要注意：

1. 读取方式：PolarDB数据源的同步通常只能通过主节点（读写库）进行实时同步。这意味着在同步过程中，会有一个持续的数据读取操作。
2. 写入方式：在同步到DataWorks的过程中，可能需要通过JDBC连接远程数据库的Proxy，执行相应的replace into语句来写入数据至目标数据库。这个操作会对源数据库产生写压力。
3. Binlog开启：如果来源数据源是阿里云PolarDB MySQL，为了实现实时同步，需要开启Binlog功能。开启Binlog会增加数据库的I/O操作，从而对源库的性能产生影响。
4. 网络带宽：5TB的数据量同步需要足够的网络带宽来保证数据传输的速度和稳定性。如果网络条件不佳，同步过程可能会变得缓慢，甚至影响到源库的正常运营。
5. 系统资源：同步大量数据需要消耗相应的系统资源，包括CPU、内存和磁盘I/O等。如果源库的资源已经接近饱和，同步操作可能会进一步加剧资源的竞争，影响数据库的性能。

综上所述，虽然DataWorks提供了强大的数据同步能力，但在同步大规模数据时，仍然需要考虑到对源数据库可能产生的影响。建议在进行此类操作前，进行充分的评估和测试，确保源数据库有足够的资源和性能来应对同步过程中的压力。同时，监控源数据库的性能指标，以便及时发现并解决可能出现的问题。

建议先配置2并发运行看下 如果速度过快导致压力到 离线同步任务可以配置限流 ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”