如果在使用Airflow的ExternalTaskSensor时，Master Dag（父Dag）被卡住了，可能有以下几个解决方法：

1. 确保Dag的依赖关系正确：ExternalTaskSensor依赖于其他Dag的任务完成情况。确保需要等待的任务存在，并且其Dag ID和任务 ID 与ExternalTaskSensor的参数匹配。

2. 检查任务的状态：使用Airflow的Web界面或命令行工具查看需要等待的任务的状态。确保任务已经成功执行完成，否则ExternalTaskSensor将一直等待。

3. 调整ExternalTaskSensor的参数：ExternalTaskSensor有一些可调整的参数，可以根据需要进行调整。例如，可以调整等待任务的重试次数、等待的时间间隔等，以确保适应任务之间的时间差。

下面是一个使用ExternalTaskSensor的示例代码，来演示如何解决Master Dag被卡住的问题：

from airflow import DAG
from airflow.operators.external_task_sensor import ExternalTaskSensor
from datetime import datetime

# 定义Dag
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('master_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@once')

# 定义ExternalTaskSensor
wait_for_task = ExternalTaskSensor(
    task_id='wait_for_task',
    external_dag_id='external_dag',
    external_task_id='task_to_wait_for',
    dag=dag
)

# 定义其他任务
# ...

# 设置任务依赖关系
wait_for_task >> other_tasks

在上面的代码中，wait_for_task是一个ExternalTaskSensor，它会等待名为task_to_wait_for的任务执行完成。如果这个任务没有执行完成，wait_for_task会一直等待，直到达到最大重试次数或达到超时时间。

通过正确设置依赖关系、检查任务状态以及调整ExternalTaskSensor的参数，可以解决Master Dag被卡住的问题。