首先，确保您的Airflow版本为1.10.6，并且已经正确安装并配置了Kubernetes执行器。接下来，您可以尝试以下解决方法：

1. 检查Airflow的配置：确保您的Airflow配置文件中的s3_bucket和s3_key参数正确配置，以便Airflow能够连接到S3。

# airflow.cfg
[s3]
s3_bucket = your-bucket
s3_key = your-key

2. 检查AWS凭证：确保您的执行环境具有足够的权限来访问S3存储桶。您可以通过将AWS凭证添加到执行环境中来实现这一点，例如通过设置环境变量。

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key

3. 检查Kubernetes执行器的配置：确保您的Kubernetes执行器的配置文件中已正确指定S3连接。

# kubernetes_executor_config.py
kube_config = {
    'pod_template_file': '/path/to/pod_template.yaml',
    'kube_client_request_args': {'timeout_seconds': 60},
    'delete_worker_pods': True,
    's3_bucket': 'your-bucket',
    's3_key': 'your-key',
}

4. 检查DAG定义：确保您的DAG定义中使用了正确的S3连接。

# my_dag.py
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def my_task():
    # 使用S3连接执行任务
    ...

with DAG('my_dag', schedule_interval='@daily', default_args=default_args) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='my_task',
        python_callable=my_task,
    )

5. 检查DAG的执行时间：如果您的DAG有依赖关系，请确保所有依赖的任务已成功完成，否则DAG将无法运行。

6. 检查Airflow日志：在Airflow的日志中查找任何错误信息，以了解失败的原因。您可以使用以下命令查看DAG日志：

airflow logs my_dag

如果您在尝试上述解决方法后仍然遇到问题，请提供更多错误信息和日志，以便我们能够更好地帮助您解决问题。