在Airflow中，可以使用BigQueryCheckOperator来检查BigQuery作业的状态。当作业状态检查失败时，通常是由于作业执行失败或超时引起的。以下是一个示例代码，展示了如何使用BigQueryCheckOperator来解决这个问题：

from airflow import DAG
from airflow.providers.google.cloud.operators.bigquery import BigQueryCheckOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
}

with DAG('bigquery_check_failure', default_args=default_args, schedule_interval='@once') as dag:
    check_task = BigQueryCheckOperator(
        task_id='check_bigquery_job',
        sql='SELECT COUNT(*) FROM `my_dataset.my_table`',
        use_legacy_sql=False,
        location='us-west1',
        bigquery_conn_id='bigquery_default',
        dag=dag
    )

在上面的示例中，我们创建了一个DAG，并定义了一个BigQueryCheckOperator任务来检查BigQuery作业的状态。sql参数指定了要执行的SQL查询，use_legacy_sql参数指定是否使用传统SQL语法，location参数指定了作业所在的区域，bigquery_conn_id参数指定了连接到BigQuery的连接ID。

当作业状态检查失败时，最终错误信息将被记录下来并打印出来。你可以根据错误信息来进一步调试和解决问题。