在Airflow中，任务可以通过设置重试次数来处理失败的情况。如果任务达到了重试次数但仍然失败，可以使用以下方法解决：

1. 更改任务的重试次数： 可以在任务的Operator中设置retries参数来更改任务的重试次数，默认情况下为3次。例如，将重试次数增加到5次：

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from datetime import datetime
   
   def my_task():
       # 任务逻辑代码
   
   with DAG(dag_id='my_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1)) as dag:
       task1 = PythonOperator(
           task_id='my_task',
           python_callable=my_task,
           retries=5
       )
   

   这将允许任务在失败后尝试最多5次。

2. 更改重试间隔： 默认情况下，任务的重试间隔为5分钟。可以通过设置retry_delay参数来更改间隔时间。例如，将重试间隔设置为10分钟：

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from datetime import datetime, timedelta
   
   def my_task():
       # 任务逻辑代码
   
   with DAG(dag_id='my_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1)) as dag:
       task1 = PythonOperator(
           task_id='my_task',
           python_callable=my_task,
           retries=3,
           retry_delay=timedelta(minutes=10)
       )
   

   这将使任务在失败后等待10分钟才进行下一次重试。

3. 使用provide_context=True参数传递上下文： Airflow可以通过设置provide_context=True参数来传递上下文信息给任务。这样可以在任务中访问关于任务执行的有用信息，如重试次数等。例如：

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from datetime import datetime
   
   def my_task(**context):
       retries = context['task_instance'].try_number
       # 其他任务逻辑代码
   
   with DAG(dag_id='my_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1)) as dag:
       task1 = PythonOperator(
           task_id='my_task',
           python_callable=my_task,
           provide_context=True
       )
   

   在my_task函数中，可以通过context['task_instance'].try_number访问任务的重试次数。

通过设置重试次数、重试间隔和使用上下文信息，可以更好地处理Airflow中任务重试未完成的情况。