当Airflow中的作业失败并且日志文件不存在时，可以尝试以下解决方法：

1. 确保Airflow的日志目录存在：在Airflow的配置文件中，找到[core]部分，检查base_log_folder的值是否正确，并确保该目录已经存在。

[core]
base_log_folder = /path/to/logs

2. 检查Docker容器的挂载路径：如果Airflow在Docker容器中运行，请确保容器的日志目录正确挂载到宿主机上。例如，可以使用-v参数将容器内的日志目录挂载到宿主机上的某个目录。

docker run -d -v /path/to/logs:/path/to/airflow/logs airflow_image

3. 检查Airflow的日志级别设置：在Airflow的配置文件中，找到[core]部分，确保logging_level的值已设置为适当的级别，例如INFO。

[core]
logging_level = INFO

4. 检查Airflow的执行器设置：在Airflow的配置文件中，找到[core]部分，确保executor的值已设置为LocalExecutor。

[core]
executor = LocalExecutor

5. 检查作业的任务日志路径：如果作业的日志路径已明确指定，确保该路径正确并且存在。在DAG文件中，可以使用provide_context=True参数传递上下文对象，并在任务中使用ti.log.info()来记录日志。

from airflow.operators.python import PythonOperator

def my_task(**kwargs):
    # 记录日志
    kwargs['ti'].log.info('My task is running.')
    # 任务逻辑
    ...

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

6. 重新启动Airflow服务：有时候，重启Airflow服务可能会解决日志文件不存在的问题。

airflow webserver -D
airflow scheduler -D

通过以上方法，可以解决Airflow作业失败且日志文件不存在的问题。