当MaxCompute计算集群的部分机器水位较高时，确实可能导致作业运行时间延长。水位高通常意味着这些机器上的资源使用率较高，处理任务的能力受限，因此作业的执行速度会受到影响。为了应对这种情况，可以考虑以下优化策略：
资源分配优化：检查作业的资源分配情况，确保作业得到了足够的计算资源。如果资源不足，可以尝试增加资源分配，或者调整作业在集群中的调度策略，以便更好地利用集群中的空闲资源。
作业拆分：对于大型作业，可以考虑将其拆分成多个小型作业并行执行。这样可以减少单个作业对资源的占用，提高整体的处理速度。
优化数据布局：通过合理的数据布局，可以减少数据在不同机器之间的传输开销。例如，可以将经常一起访问的数据存储在相同的机器上，或者利用分布式存储系统的特性，将数据分布在多个机器上以实现负载均衡。
使用更高效的算法：针对具体的计算任务，选择更高效的算法可以显著提高计算速度。这需要对算法有深入的了解，并根据实际情况进行选择和调整。
监控与调优：持续监控集群和作业的性能指标，如CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等，以便及时发现并解决性能瓶颈。同时，根据监控结果对集群和作业进行调优，以进一步提高性能。
请注意，以上策略并非孤立的，它们通常需要结合使用以达到最佳效果。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求进行选择和调整。此外，与MaxCompute的技术支持团队保持沟通，获取专业的建议和帮助，也是解决性能问题的重要途径。