在Airflow中，可以通过创建任务组来将多个任务一起重试。任务组是一个由多个任务组成的列表，可以将它们作为一个单元重新执行。

以下是一个示例代码，它演示了如何将多个任务分组并将它们一起重试：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator, task, dag
from datetime import datetime, timedelta

# 定义重试组
retry_group = ['task1', 'task2', 'task3']

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 5,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
}

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

@task
def task1():
    print("Running task1")

@task
def task2():
    print("Running task2")

@task
def task3():
    print("Running task3")

# 创建任务组
@dag.task(task_id='retry_group', trigger_rule='all_done')
def retry_group_tasks():
    for task_id in retry_group:
        ti = dag.get_task_instance(task_id)
        task_state = ti.current_state()
        if task_state == 'failed':
            # 将任务状态设置为None，以便在下一次DAG运行时重新执行
            ti.set_state(None)

t1 = PythonOperator(task_id='task1', python_callable=task1, dag=dag)
t2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=task2, dag=dag)
t3 = PythonOperator(task_id='task3', python_callable=task3, dag=dag)

# 将任务添加到DAG中
t1 >> t2 >> t3 >> retry_group_tasks()

在上面的代码中，我们定义了一个名为“retry_group”的任务组，其中包含三个任务