1. 检查DAG的默认参数是否正确设置了start_date和end_date。例如，如果您的start_date设置为两天前，而end_date设置为昨天，那么您只会看到昨天和今天的运行，而不会看到前天的运行。

dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'depends_on_past': False,
        'start_date': datetime(2022, 1, 1), # 请确保该值与最早的任务调度相对应
        'email_on_failure': False,
        'email_on_retry': False,
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    },
    schedule_interval='0 * * * *',
)

2. 检查未执行的DAG运行是否超时。如果DAG运行的过程中需要处理大量数据，可能需要调整DAG的timeout参数。例如:

dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'depends_on_past': False,
        'start_date': datetime(2022, 1, 1), # 请确保该值与最早的任务调度相对应
        'email_on_failure': False,
        'email_on_retry': False,
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
        'timeout': timedelta(hours=2), # 将timeout参数设置为2个小时
    },
    schedule_interval='0 * * * *',
)

3. 检查Airflow调度程序是否正常运行，并确保DAG被正确地加载到调度程序中。您可以在Airflow的Web UI中查看DAG运行的历史记录和状态信息。如果DAG没有成功加载到调度程序中，您需要检查DAG文件的语法错误或Airflow的配置是否正确。

4. 进行可视化DAG的前置任务是否执行成功。在Airflow的Web UI中，您可以查看DAG中每个任务的依赖关系和状态信息，从而确定DAG失败的原因。

5. 检查Airflow调度程序的日志文件，以查看是否存在任何错误或警告信息。您可以在Airflow日志目录中找到这些日志文件，并通过Web UI查看它们的内容。

通过以上几个步骤，您可以找到并解决DAG在小时定时程序中缺少运行的问题。