这通常是由于任务尝试使用超过它被分配的内存量而导致的。要解决这个问题，可以通过调整任务的executor_memory参数来增加内存限制。但是，如果您不想增加限制，也可以尝试优化代码以减少内存消耗。

例如，以下是通过增加executor_memory参数来增加内存限制的示例代码：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

default_args = {
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My Airflow DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
    max_active_runs=1
)

my_task = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='python my_script.py',
    executor_memory='8g', # adjust executor memory here
    dag=dag
)

还可以尝试通过优化代码来减少内存消耗，例如：

• 释放不需要的变量和对象
• 减小每个对象的内存占用量
• 使用生成器而不是列表推导来处理大量数据
• 使用pandas库的内存优化方法，如分类数据（category）和压缩算法（compression）

综上所述，您可以通过增加内存限制或优化代码来解决Airflow任务被杀死的问题。