我们可以使用Airflow的REST API和Python编程语言来获取Airflow作业状态的整体简化视图。具体步骤如下：

1.导入必要的Python包和模块

import requests
import json

2.使用Airflow的REST API获取所有作业状态信息

airflow_api_url = 'http://localhost:8080/api/experimental/dags'
response = requests.get(airflow_api_url)
dags_metadata = json.loads(response.text)

3.解析和整理Airflow作业状态信息

job_status = {}
for dag in dags_metadata:
    dag_id = dag['dag_id']
    dag_runs_url = airflow_api_url + '/' + dag_id + '/dagRuns'
    response = requests.get(dag_runs_url)
    dag_runs_metadata = json.loads(response.text)
    dag_status = {'running': 0, 'success': 0, 'failed': 0}
    for dag_run in dag_runs_metadata:
        if dag_run['state'] == 'running':
            dag_status['running'] += 1
        elif dag_run['state'] == 'success':
            dag_status['success'] += 1
        elif dag_run['state'] == 'failed':
            dag_status['failed'] += 1
    job_status[dag_id] = dag_status

4.将整理完毕的Airflow作业状态信息打印输出

print(job_status)

该解决方法将会返回一个包含Airflow作业状态的整体简化视图的字典，以及相应的成功、失败和运行中的任务数量。我们可以方便地将其用于我们自己的数据分析和可视化流程中。