要解决Airflow将数据流任务标记为失败，但实际上它成功的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 确保任务的代码在运行时没有抛出任何异常。可以在任务中添加适当的异常处理，以捕获可能的异常并进行处理，确保代码能够正常执行完毕。

def my_task():
    try:
        # 任务代码
        # ...
        # 执行成功
    except Exception as e:
        # 处理异常
        # ...

2. 检查任务代码中的日志记录。确保所有重要的步骤和结果都被正确地记录下来。在任务中使用适当的日志记录库，如logging模块，记录关键信息。

import logging

def my_task():
    logging.info("开始任务...")
    try:
        # 任务代码
        # ...
        # 执行成功
        logging.info("任务成功完成！")
    except Exception as e:
        # 处理异常
        logging.error("任务失败：%s", str(e))

3. 检查任务的返回值。确保任务返回一个适当的值，以表示任务的执行结果。返回一个非零值表示任务失败，返回零值表示任务成功。

def my_task():
    try:
        # 任务代码
        # ...
        # 执行成功
        return 0
    except Exception as e:
        # 处理异常
        return 1

4. 确保任务的依赖项和触发器配置正确。检查任务的依赖关系和触发器配置，确保它们正确地指定了任务之间的依赖关系和触发条件。

5. 检查Airflow的日志。查看Airflow的日志文件，了解任务失败的原因。可以通过airflow logs命令或在Airflow的Web界面中查看任务的日志。

如果以上步骤都没有解决问题，可以考虑重新启动Airflow调度程序和工作程序，以确保它们正常运行。如果问题仍然存在，可以尝试更新Airflow的版本或与Airflow社区寻求帮助。