可能的解决方案是增加 Airflow 任务的默认超时时间并优化 DAG 的结构，以确保任务不会在超时前失败。还可以增加任务重试次数或使用 Airflow 的任务状态日志来调试可能的问题。以下是一个示例代码：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'task_timeout': timedelta(minutes=10)
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='An example DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1)
)


def my_task_one():
    # Do some work...
    pass


def my_task_two():
    # Do some work...
    pass


task_one = PythonOperator(
    task_id='task_one',
    python_callable=my_task_one,
    dag=dag
)

task_two = PythonOperator(
    task_id='task_two',
    python_callable=my_task_two,
    dag=dag
)

# Define the DAG structure
task_one >> task_two

在执行上面的代码时，将设置默认超时时间为 10 分钟，并尝试重试任务三次。如果超时问题仍然存在，可以尝试增加超时时间或检查 DAG 的结构是否正确。