在Airflow中，BaseSensorOperator是用于等待特定条件满足的操作符。它有两个与超时相关的参数：timeout和execution_timeout。

1. timeout参数： timeout参数是等待条件满足的最长时间（以秒为单位）。如果在超过timeout时间后条件仍未满足，那么任务将被标记为失败。timeout参数适用于整个任务的超时控制。

2. execution_timeout参数： execution_timeout参数是指定任务的最长执行时间（以秒为单位）。如果任务超过execution_timeout时间仍未完成，那么Airflow将中断任务并将其标记为失败。execution_timeout参数适用于任务执行的超时控制。

区别：

• timeout参数是指等待条件满足的最长时间，而execution_timeout参数是指任务的最长执行时间。
• timeout参数适用于整个任务，而execution_timeout参数适用于任务的执行阶段。

下面是一个示例，演示如何在BaseSensorOperator中使用timeout和execution_timeout参数：

from airflow import DAG
from airflow.operators.sensors import BaseSensorOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('sensor_example', default_args=default_args, schedule_interval='@once')

class MySensor(BaseSensorOperator):
    def poke(self, context):
        # 这里可以编写具体的条件判断逻辑
        return True  # 假设条件满足

sensor_task = MySensor(
    task_id='my_sensor_task',
    timeout=600,  # 设置timeout参数为10分钟
    execution_timeout=3600,  # 设置execution_timeout参数为1小时
    dag=dag
)

在上面的示例中，MySensor继承自BaseSensorOperator，并重写了poke方法。在poke方法中，可以根据具体的条件判断逻辑返回True或False。timeout参数设置为600（即10分钟），execution_timeout参数设置为3600（即1小时）。这意味着任务会等待10分钟，如果条件仍未满足，则任务将被标记为失败。另外，任务的最长执行时间为1小时，超过该时间将被中断并标记为失败。