这种情况通常是由于Airflow依赖的后端数据库出现问题而导致的。解决方案是检查数据库连接是否正常，清除数据库中的任务并重新启动调度器。

以下是一个简单的代码示例，用于清除数据库中的未完成任务：

from airflow import models, settings
from airflow.contrib.jobs import EventLogger, LocalTaskJob as LJ
from airflow.jobs.scheduler_job import SchedulerJob
from airflow.utils.state import State
import logging

# 连接数据库
session = settings.Session()
logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)

# 清除所有已启动但未完成的任务
tasks = session.query(LJ).filter(LJ.state == State.RUNNING)
for task in tasks:
    try:
        logging.info("Clearing task %s", task)
        task.state = State.FAILED
        event_logger = EventLogger(session, task)
        event_logger.on_failure("scheduler", "Task instance marked as failed")
    except Exception as e:
        logging.error("Error clearing task %s: %s", task, str(e))
session.commit()

# 重启调度器
scheduler = SchedulerJob()
scheduler.run()
session.close()

在清除任务后，请确保重新启动调度器。