在Airflow中，如果任务在运行过程中中断，可以使用以下方法来解决：

1. 添加重试机制：在DAG文件中设置重试次数和重试间隔，以便在任务中断时自动重新运行任务。可以使用retries参数来设置重试次数，使用retry_delay参数来设置重试间隔。示例代码如下：

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

def my_task():
    # 任务代码

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    retries=3,
    retry_delay=timedelta(minutes=5)
)

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

2. 添加异常处理：在任务代码中使用try-except语句来捕获可能引发异常的代码块，并进行相应的处理。可以将异常信息记录到日志中，或者发送通知给相关人员。示例代码如下：

def my_task():
    try:
        # 任务代码
    except Exception as e:
        # 异常处理代码
        logging.error("An error occurred: {}".format(str(e)))
        # 或发送通知给相关人员
        send_notification("An error occurred: {}".format(str(e)))

3. 监控任务状态：使用Airflow的监控功能来实时监控任务的运行状态。可以使用Airflow的Web界面或者命令行工具来查看任务的状态，如果任务中断，可以及时发现并采取相应的措施。

4. 配置任务超时时间：在Airflow的配置文件中设置任务的超时时间，以防止任务运行时间过长导致中断。可以使用task_timeout参数来设置任务的超时时间。示例配置如下：

[core]
task_timeout = 3600  # 单位为秒，表示任务的超时时间为1小时

以上是一些常用的解决方法，根据具体情况可以选择适合的方法来解决Airflow任务在运行过程中中断的问题。