这种简单脚本在Databricks Jobs中耗时远超直接运行的情况，大多是集群启动/初始化开销和Notebook作业的额外加载成本导致的，下面是几个针对性的优化方向：

1. 复用作业集群，避免重复启动 #

默认情况下，Databricks作业集群会在任务完成后立即销毁，下次运行时需要重新分配虚拟机、加载Databricks Runtime环境，这部分通常要花7-9秒左右——刚好是你看到的耗时大头。

解决方法：

• 在作业配置的集群设置里，找到“Cluster reuse”选项，设置作业完成后集群的保留时长（比如15分钟、30分钟）。这样短时间内重复运行作业时，直接复用已启动的集群，跳过启动环节，速度会大幅提升。
• 如果你的作业是周期性调度的，也可以考虑使用长期运行的交互式集群来执行作业（在作业配置中选择已有的交互式集群，而不是创建新的作业集群），但要注意成本控制。

2. 替换Notebook作业为Python脚本/Wheel作业 #

你现在是通过Notebook关联Python文件来执行，Notebook本身会有解析、加载内核的额外开销。直接提交Python脚本作业可以跳过这些步骤：

• 在Databricks Jobs中创建新作业时，选择任务类型为“Python script”，直接上传你的Python文件或者指定DBFS路径，而不是通过Notebook关联。
• 脚本中获取参数的方式可以保持不变（dbutils.widgets或者getArgument都支持），但不需要Notebook的额外加载步骤，启动速度会快很多。

3. 改用Serverless作业集群 #

如果你的工作区支持Serverless计算，可以尝试使用Serverless作业集群：

• Serverless集群是Databricks托管的按需资源，启动速度通常比传统的作业集群快2-3倍，因为不需要等待虚拟机的分配和初始化，直接复用已准备好的Runtime环境。
• 在作业配置的集群类型中选择“Serverless”，配置合适的实例规格（对于简单脚本，小规格实例足够）。

4. 调整集群规格，避免资源过剩 #

D8s_v3是8核32G的实例，对于你的简单脚本来说，资源严重过剩，反而可能因为大实例的分配和启动耗时更长。可以尝试：

• 改用更小的实例规格，比如D4s_v3（4核16G）甚至D2s_v3（2核8G），小实例的启动速度通常更快，也能节省成本。
• 确认集群只需要1个Worker（你的配置已经是1个，这点没问题），不要多余的节点。

5. 简化Notebook内容（如果必须保留Notebook作业） #

如果因为某些原因必须用Notebook执行，尽量简化Notebook：

• 不要在Notebook中导入不必要的库，只保留脚本必需的代码。
• 把Python代码直接写在Notebook单元格里，而不是关联外部文件，减少文件加载的开销。
• 检查Notebook有没有额外的初始化单元格（比如安装库、加载数据等），如果不需要就删除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sagar Modi