在Airflow中，当使用OracleHook执行bulk_insert_rows任务时，如果任务在退出时返回码为Negsignal.SIGKILL，可以尝试以下解决方法：

1. 增加超时时间：调整任务的超时时间，可能任务在插入大量数据时需要更多时间。可以通过将execution_timeout参数设置为较大的值来增加超时时间，例如：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.contrib.hooks.oracle_hook import OracleHook

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None,
    catchup=False
)

def bulk_insert_rows():
    oracle_hook = OracleHook(oracle_conn_id='my_oracle_connection')
    # 执行bulk_insert_rows任务的代码
    # ...
    
bulk_insert_task = PythonOperator(
    task_id='bulk_insert_task',
    python_callable=bulk_insert_rows,
    execution_timeout=timedelta(hours=1),  # 设置超时时间为1小时
    dag=dag
)

2. 分批次插入数据：如果任务需要插入大量数据，可以尝试将数据分批次插入，而不是一次性插入大量数据。这可以通过在循环中逐个插入数据的方式来实现，例如：

def bulk_insert_rows():
    oracle_hook = OracleHook(oracle_conn_id='my_oracle_connection')
    
    # 分批次插入数据
    batch_size = 1000
    total_rows = 10000
    for i in range(0, total_rows, batch_size):
        data_batch = get_data_batch(i, batch_size)  # 获取当前批次需要插入的数据
        oracle_hook.bulk_insert_rows('my_table', data_batch)  # 执行插入操作

在上述示例中，数据被分成了大小为1000的批次进行插入。根据实际情况，可以调整批次大小以获得更好的性能。

3. 优化插入操作：如果上述方法仍然无法解决问题，可以尝试优化插入操作。这可能涉及到使用更高效的插入方法，如使用Oracle的EXECUTE MANY语句或使用INSERT INTO SELECT语句等。具体的优化方法会根据实际情况而有所不同，可以根据具体需求进行调整。

以上是解决Airflow中OracleHook执行bulk_insert_rows任务返回码为Negsignal.SIGKILL退出的一些常见方法，可以根据实际情况选择适合自己的方法进行尝试。