要实现AWS Glue RDS的增量加载，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个Glue作业，并设置数据源和目标数据源为RDS数据库。

import sys

from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

# 初始化GlueContext和SparkContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)

# 获取解析的参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建DynamicFrame来表示RDS数据源
rds_dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "", table_name = "", transformation_ctx = "")

# 创建DynamicFrameWriter来写入增量数据到RDS数据库
rds_dyf.write.format("jdbc").option("url", "").option("dbtable", "").option("user", "").option("password", "").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").mode("append").save()

job.commit()

2. 将上述代码保存为一个Python文件（例如incremental_load.py）。

3. 在AWS Glue控制台创建一个新的Glue作业，并将作业类型设置为“Spark”。

4. 在“脚本文件名”字段中，输入步骤2中保存的Python文件的路径。

5. 配置作业参数，例如设置目标RDS数据库的连接字符串、用户名、密码等。

6. 点击“提交作业”来运行增量加载作业。

以上就是使用AWS Glue实现RDS增量加载的解决方法，并包含了代码示例。请根据实际情况替换代码中的占位符（如、等）以及配置作业参数。