在Airflow中，如果工作器卡住并且任务处于"运行"状态，这可能是由于先前的执行没有正确结束导致的。解决此问题的一种方法是清除任务并重新运行。

以下是一个示例代码，演示如何清除任务并重新运行：

from airflow import DAG
from airflow.models import TaskInstance
from airflow.utils.dates import days_ago

# 定义DAG和任务
dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval=None
)

task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag
)

# 清除任务
def clear_task(dag_id, task_id, execution_date):
    dag = DAG(dag_id)
    task = dag.get_task(task_id)
    ti = TaskInstance(task, execution_date)
    ti.clear()

# 重新运行任务
def rerun_task(dag_id, task_id, execution_date):
    dag = DAG(dag_id)
    task = dag.get_task(task_id)
    ti = TaskInstance(task, execution_date)
    ti.set_state(State.NONE)
    ti.run()

# 清除任务并重新运行
clear_task(dag.dag_id, 'task1', execution_date)
rerun_task(dag.dag_id, 'task1', execution_date)

在上面的示例中，我们定义了一个名为example_dag的DAG，并创建了两个名为task1和task2的任务。clear_task函数用于清除任务（将任务状态设置为None），rerun_task函数用于重新运行任务（将任务状态设置为None并运行任务）。

你可以根据需要调用这两个函数来清除并重新运行任务。确保传递正确的DAG ID、任务ID和执行日期。

希望这可以帮助你解决Airflow工作器卡住的问题！