在使用Airflow调度器时，可能会遇到一些常见问题。以下是一些问题及其解决方法，包括代码示例：

1. 任务未按预期时间触发：

   • 检查任务的调度时间表达式是否正确。确保使用正确的cron表达式或datetime格式。
   • 确保任务的依赖关系和触发规则正确配置，并且没有其他任务在运行时阻塞了该任务的触发。

2. 任务无法成功执行：

   • 检查任务的operator是否正确配置。确保使用正确的operator来执行任务。
   • 检查任务的参数配置是否正确。确保传递给任务的参数正确，并且符合任务的期望格式。
   • 检查任务的依赖关系是否正确配置。确保任务的依赖关系被正确设置，并且没有缺失的依赖任务。

3. 任务超时：

   • 检查任务的超时时间是否合理。根据任务的复杂性和资源消耗情况，适当调整任务的超时时间。
   • 检查任务的资源分配情况。确保任务有足够的资源来完成任务，如CPU、内存等。

下面是一个示例，演示如何使用Airflow的PythonOperator执行一个简单的任务，并设置任务的依赖关系和超时时间：

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

def task1():
    # 执行任务1的代码
    print("Executing task 1")

def task2():
    # 执行任务2的代码
    print("Executing task 2")

def task3():
    # 执行任务3的代码
    print("Executing task 3")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='0 0 * * *')

t1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=task1,
    dag=dag
)

t2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=task2,
    dag=dag
)

t3 = PythonOperator(
    task_id='task3',
    python_callable=task3,
    dag=dag
)

t1 >> t2 >> t3

在上面的示例中，我们定义了三个任务（task1、task2和task3），并设置它们的依赖关系（t1 >> t2 >> t3）。每个任务都是使用PythonOperator定义的，其中python_callable参数指定了要执行的Python函数。我们还设置了任务的超时时间，默认为配置文件中的值。

如果您遇到Airflow调度器的问题，请尝试根据上述解决方法进行调试，并参考示例代码来检查您的配置是否正确。