这个错误通常是由于Airflow调度器与Kubernetes执行器之间的通信问题引起的。以下是一些可能的解决方法：

1. 首先，确保您的Kubernetes集群正常工作，并且Airflow已经正确配置了与集群的连接。您可以使用kubectl命令来验证集群的状态。

2. 检查Airflow和Kubernetes的日志，看看是否有其他错误消息或警告。您可以使用以下命令来获取Airflow日志：

   kubectl logs 
   

   另外，您可以使用以下命令来获取Kubernetes执行器的日志：

   kubectl logs 
   

3. 确保Airflow的版本与Kubernetes执行器的版本兼容。不同版本的Airflow可能需要不同版本的Kubernetes执行器。您可以在Airflow和Kubernetes执行器的官方文档中找到版本兼容性的信息。

4. 如果您使用的是自定义的Kubernetes执行器，确保您的代码正确处理了所有的错误情况，并提供了适当的错误处理逻辑。您可以使用try-except语句来捕获异常并处理错误情况。

   以下是一个示例代码，展示了如何在KubernetesJobWatcher类中添加错误处理逻辑：

   from airflow.executors.kubernetes_executor import KubernetesJobWatcher
   
   class CustomKubernetesJobWatcher(KubernetesJobWatcher):
       def __init__(self, *args, **kwargs):
           super().__init__(*args, **kwargs)
   
       def watch(self):
           try:
               super().watch()
           except Exception as e:
               # 处理错误逻辑
               print(f"An error occurred: {e}")
   

   然后，您可以将CustomKubernetesJobWatcher类用作Kubernetes执行器的watcher_class配置选项的值。

5. 如果您无法解决问题，您可以尝试使用其他的调度器和执行器组合，或者尝试更新您的Airflow和Kubernetes执行器的版本。有时候，更新到最新的版本可以解决一些已知的问题。

希望这些方法可以帮助您解决Airflow调度器与Kubernetes执行器的问题。如果问题仍然存在，请查阅Airflow和Kubernetes执行器的官方文档，或向官方社区寻求帮助。