当DataWorks任务执行时间突然变长，且耗时是平时的三倍时，你可以按照以下步骤来排查和解决问题：
查看任务日志：
登录DataWorks控制台，找到执行时间变长的任务。
查看该任务的运行日志，了解任务执行过程中的详细情况。
检查是否有异常错误、警告或关键信息，这些信息可能指示了问题的原因。
检查数据源：
确认PolarDB和ClickHouse等数据源的状态是否正常，没有发生性能下降或故障。
检查数据源的网络连接是否稳定，没有网络延迟或中断。
如果可能，尝试直接在数据源上进行查询操作，看是否有性能问题。
分析资源使用情况：
检查DataWorks集群或计算资源的使用情况，看是否有资源瓶颈，如CPU、内存或磁盘I/O等。
如果使用的是阿里云的计算资源（如ECS、MaxCompute等），可以在阿里云控制台查看资源监控指标。
检查数据量和数据质量：
验证今天处理的数据量是否比平时大，这可能导致任务执行时间增加。
检查数据质量，看是否有异常数据或数据格式问题，这些问题可能导致数据处理速度变慢。
优化SQL和数据处理逻辑：
审查任务的SQL语句，看是否有优化空间，如使用更高效的查询方式、减少数据扫描量等。
优化数据处理逻辑，避免不必要的计算或转换。
检查并发和依赖关系：
查看是否有其他任务或作业同时运行，导致资源争用。
检查任务的依赖关系，确保依赖的任务都正确执行完成。
联系技术支持：
如果以上步骤都不能解决问题，可以联系阿里云的技术支持或DataWorks的官方支持，提供详细的日志和配置信息，以便他们帮助你定位问题。
定期维护和监控：
在解决问题后，建议定期维护和监控DataWorks任务，确保它们的性能稳定。
设置告警和通知，当任务执行时间超过阈值时及时收到提醒。
请注意，每个问题的具体情况可能不同，因此需要根据实际情况灵活应用上述步骤来排查和解决问题。