Airflow是一个开源的工作流程管理系统，可以用于调度和管理任务。当任务在Airflow中失败时，可以通过重试来解决。

下面是一个例子，展示了如何在Airflow中设置任务的重试逻辑：

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

def task_to_retry():
    # 这里是需要重试的任务的代码
    # 如果任务失败，可以抛出一个异常
    # 例如：
    try:
        # 任务代码
    except Exception as e:
        # 任务失败时的处理逻辑
        # 例如：
        raise Exception("任务失败，触发重试机制")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2020, 1, 1),
    'retries': 3,  # 设置任务的重试次数
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)  # 设置任务重试的间隔时间
}

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

task = PythonOperator(
    task_id='task_to_retry',
    python_callable=task_to_retry,
    dag=dag
)

task

在上面的示例中，我们定义了一个名为task_to_retry的函数，这个函数是需要重试的任务的代码。如果任务失败，我们可以在函数中抛出一个异常来触发重试机制。

然后，我们定义了一个default_args字典，其中包含了任务的默认参数，包括重试次数和重试间隔时间。

接下来，我们创建一个DAG对象，并将default_args传递给它。然后，我们使用PythonOperator来创建一个任务，将task_to_retry函数作为python_callable参数传递给它。

最后，我们将任务添加到DAG中。

通过设置retries和retry_delay参数，我们可以控制任务的重试次数和重试间隔时间。

这样，当任务失败时，Airflow会自动触发重试，直到达到重试次数或任务成功为止。