你会看到工作时间线中存在间隙，如下所示：
导致这种情况发生的原因有几个。 如果差距占工作负荷花费的时间比例很高，则需要确定是什么原因造成了这些差距，以及这是否在预期内。 在间隙期间可能会发生几种情况：
- 没有工作要做
- 驱动程序正在编译复杂的执行计划
- 执行非 spark 代码
- 驱动程序重载
- 群集出现故障
没有工作
在通用计算中，没有工作可做是导致这些间隙的最可能的解释。 由于群集正在运行并且用户正在提交查询，因此预期会存在间隙。 这些间隙是查询提交之间的时间。 请考虑改用 无服务器计算 。 使用无服务器时，你不会为空闲时间付费，这可能会显著降低成本。
复杂的执行计划
例如，如果在循环中使用 withColumn()，则会创建一个成本十分昂贵的处理计划。 这些间隙可能只是驱动程序在制定和处理计划上花费的时间。 如果是这种情况，请尝试简化代码。 使用 selectExpr() 将多个 withColumn() 调用合并为一个表达式，或将代码转换为 SQL。 仍然可以将 SQL 嵌入到 Python 代码中，使用 Python 通过字符串函数操作查询。 这通常可以解决此类问题。
执行非 Spark 代码
Spark 代码可以用 SQL 编写，也可以使用 PySpark 等 Spark API 编写。 任何非 Spark 代码的执行都会在时间线中显示为间隙。 例如，可以在 Python 中使用一个循环来调用本机 Python 函数。 此代码不在 Spark 中执行，它可能显示为时间线中的间隙。 如果不确定代码是否正在运行 Spark，请尝试在笔记本中以交互方式运行它。 如果代码使用 Spark，你将在单元格下看到 Spark 作业：
还可以展开单元格下的“Spark 作业”下拉列表，查看作业是否正在主动执行（如果 Spark 现在处于空闲状态）。 如果未使用 Spark，则不会在单元格下看到“Spark 作业”，或者将看到没有 Spark 作业处于活动状态。 如果无法以交互方式运行代码，可以尝试登录代码，并查看是否可以按时间戳将差距和代码部分匹配起来，但这可能很麻烦。
如果你发现由于运行非 Spark 代码而导致时间线出现间隙，这意味着你的工作线程都处于闲置状态，并且在间隙期间可能会浪费资金。 也许这是有意为之，而且不可避免，但如果你可以编写此代码来使用 Spark，则可以充分利用群集。 从本教程开始，了解如何使用 Spark，或者如果非 Spark 代码是有意的，请考虑改用无服务器计算。 使用无服务器时，你不会为空闲时间付费，这可能会显著降低成本。
驱动程序重载
若要确定驱动程序是否重载，则需要查看群集指标。
如果您的群集正在运行 Databricks Runtime 13.0 或更高版本，请单击屏幕截图中突出显示的 Metrics。
请注意服务器负载分布可视化效果。 应该检查驱动程序是否负载过重。 该可视化效果为群集中的每台机器显示了一个颜色块。 红色表示重载，蓝色表示完全没有任何负载。
上一个屏幕截图显示了一个基本空闲的群集。 如果驱动程序重载，它将如下所示：
我们可以看到，一个方块是红色的，而其他方块是蓝色的。 将鼠标滚动到红色方块上，确保红色块代表你的驱动程序。
若要修复重载驱动程序，请参阅 Spark 驱动程序重载。
群集出现故障
群集发生故障的情况很少见，但如果是这种情况，则很难确定发生了什么。 你可能需要重新启动群集以查看是否可以解决问题。 也可以查看日志，寻找可疑内容。 下面的屏幕截图中突出显示的“事件日志”选项卡和“驱动程序日志”选项卡将是你需要查看的位置：
可能需要启用群集日志传送才能访问工作线程的日志。 还可以更改日志级别，但可能需要联系 Databricks 客户团队寻求帮助。