这通常是由于默认情况下Airflow任务运行的超时时间导致的。在Docker容器或Kubernetes Pod环境下尤其常见。您可以使用以下代码将超时时间延长到您需要的时间：

from airflow.exceptions import AirflowTaskTimeout
from airflow.models.taskinstance import TaskInstance
from datetime import timedelta

def my_function(ds, **kwargs):
    task_instance = TaskInstance(kwargs['ti'].task, kwargs['ti'].execution_date)
    
    # 设置任务的超时时间为1小时（可按需更改）
    task_instance.max_tries = 1
    task_instance.try_number = 1
    task_instance.executor_config = {'airflow.task_runner': {'max_tries': 1}}
    task_instance.start_date = task_instance.current_dag_run.start_date
    task_instance.end_date = task_instance.start_date + timedelta(hours=1)
    try:
        # 调用您的函数/任务
        my_task_function()
    except AirflowTaskTimeout as timeout_exception:
        # 处理超时错误
        raise timeout_exception

通过设置任务的max_tries和try_number属性，您可以使用executor_config设置任务的超时时间。在这个例子中，我们设置了超时时间为1小时。如果任务在超时时间内仍未完成，会引发AirflowTaskTimeout异常，您可以在这里处理该异常。