要解决Airflow无法与Spark Master通信以启动pyspark作业的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 确保Spark配置正确：在Airflow的DAG文件中，确保你已经正确设置了Spark的配置。例如，可以设置spark.master属性为你的Spark Master的URL。例如：

spark_conf = SparkConf()
spark_conf.setMaster('spark://spark-master:7077')
spark = SparkSession.builder.config(conf=spark_conf).getOrCreate()

2. 确保网络连接可用：确保Airflow和Spark Master在同一个网络中，并且可以相互通信。你可以尝试在Airflow服务器上使用ping命令来测试与Spark Master的网络连接。

3. 检查防火墙设置：如果你的网络有防火墙，请确保防火墙允许Airflow服务器与Spark Master之间的通信。你可以尝试在Airflow服务器上使用telnet命令测试与Spark Master的端口连接。例如，telnet spark-master 7077。

4. 检查Spark Master的状态：确保你的Spark Master正在运行并且没有任何错误。你可以尝试通过浏览器访问Spark Master的Web UI来检查其状态。

5. 检查Airflow和Spark版本的兼容性：确保你使用的Airflow和Spark版本是兼容的。某些旧版本的Airflow可能不支持与最新版本的Spark Master通信。

6. 调试日志：启用Airflow和Spark的调试日志，以便查看详细的错误信息。你可以在Airflow的配置文件中启用调试日志，并在Spark的配置中设置spark.eventLog.enabled为true。

以上是解决Airflow无法与Spark Master通信的一些常见方法。根据你的具体环境和问题，可能需要进一步调查和调试。