在Apache Airflow中，可以通过设置任务的超时时间来解决任务超时的问题。下面是一个示例代码，演示了如何设置任务的超时时间：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.task_timeout import raise_task_timeout

def timeout_callback():
    raise_task_timeout()

# 定义DAG
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'on_failure_callback': timeout_callback
}

dag = DAG(
    'task_timeout_example',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1)
)

# 定义任务
task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    timeout=timedelta(minutes=30),
    dag=dag
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    timeout=timedelta(minutes=60),
    dag=dag
)

task3 = DummyOperator(
    task_id='task3',
    timeout=timedelta(minutes=90),
    dag=dag
)

# 定义任务之间的依赖关系
task1 >> task2 >> task3

在上面的示例中，我们定义了三个任务（task1、task2和task3），并为每个任务设置了不同的超时时间。超时时间通过timeout参数传递给任务操作符（如DummyOperator）。在任务超时后，timeout_callback函数将被调用，你可以在该函数中执行一些自定义的处理逻辑，比如发送通知或记录日志。

请注意，超时时间应该根据任务的特性和执行时间来进行合理的设置。如果任务的执行时间超过了超时时间，Airflow将会中断任务的执行，并将其标记为超时状态。