这个问题通常是由于Airflow的默认超时时间导致的。可以通过在DAG文件中设置任务的超时时间来避免这个问题。例如，在一个DAG文件中，将task_timeout参数设置为3600秒（1小时）：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 0,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'execution_timeout': timedelta(seconds=3600)
}

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

def my_long_running_task():
    # some long-running task code

long_running_task = PythonOperator(
    task_id='long_running_task',
    python_callable=my_long_running_task,
    dag=dag
)

long_running_task

在上面的示例中，我们将execution_timeout参数设置为3600秒，以防止Airflow长时间运行的任务在1小时后被杀死，但任务仍处于进行中的状态。