1. 确定Docker-compose环境是否正确配置，并运行集群。

2. 确认Airflow和Spark Standalone集群间的连接是否正确配置。

3. 确认Airflow中的Docker镜像是否正确安装pyspark依赖。

4. 确认Airflow中的DAG是否正确配置，例如：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator

default_args = {
    'owner': 'zen',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2019, 8, 26),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

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

t1 = BashOperator(
    task_id='pyspark_env_check',
    bash_command='source my_env/bin/activate && python my_script.py',
    dag=dag)

t2 = SparkSubmitOperator(
    task_id='pyspark_job',
    application='path/to/my/job.py',
    conn_id='spark_conn',
    name='pyspark_job',
    executor_memory='2g',
    num_executors=2,
    application_args=['arg1', 'arg2'],
    verbose=False,
    dag=dag)

t1 >> t2

5. 确认Spark Standalone集群中的pyspark是否正确安装依赖。

6. 确认Airflow中的pyspark任务是否成功提交到Spark Standalone集群，并查看任务的日志信息，以确定任务是否成功运行。

7. 如果任务仍然被卡住，请查看集群的日志信息，以确定问题的具体原因。