在Airflow中使用KubernetesExecutor时，在KubernetesJobWatcher中出现未知错误可能是由于多种原因引起的。以下是几种可能的解决方法：

1. 确保您的Airflow和Kubernetes集群正确配置和连接。确保您的Kubernetes集群正在运行，并且Airflow配置文件中的Kubernetes相关配置正确。

2. 检查您的Airflow版本是否与所使用的Kubernetes集群版本兼容。某些Airflow版本可能与特定版本的Kubernetes存在兼容性问题。您可以尝试降低或升级Airflow版本，以查看是否可以解决问题。

3. 检查Kubernetes集群是否有足够的资源可用。KubernetesExecutor使用Kubernetes Pod来运行Airflow任务。确保集群中有足够的可用资源（例如CPU和内存）来运行您的任务。

4. 检查您的任务定义是否正确。确保您的任务定义中没有错误，并且所有所需的依赖项（例如镜像和配置文件）都已正确配置。

以下是使用KubernetesExecutor在Airflow中运行任务的示例代码：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator

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

dag = DAG('kubernetes_executor_example', default_args=default_args)

task1 = KubernetesPodOperator(
    task_id='task1',
    name='task1',
    image='your_image',
    namespace='your_namespace',
    cmds=['echo', 'Hello, World!'],
    dag=dag,
)

task2 = KubernetesPodOperator(
    task_id='task2',
    name='task2',
    image='your_image',
    namespace='your_namespace',
    cmds=['echo', 'Hello, Airflow!'],
    dag=dag,
)

task1 >> task2

请根据您的实际情况修改上述代码，包括替换your_image为您的任务镜像，your_namespace为您的Kubernetes命名空间等。

这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行更复杂的任务定义。