在Airflow中使用KubernetesPodOperator进行条件重试可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的模块和类:

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

2. 创建一个DAG对象:

dag = DAG(
    dag_id='kubernetes_pod_retry',
    schedule_interval='@once',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

3. 定义需要在KubernetesPodOperator中执行的任务函数:

def my_task():
    # 任务逻辑代码
    pass

4. 创建一个KubernetesPodOperator对象，并设置重试相关参数:

kubernetes_operator = KubernetesPodOperator(
    task_id='kubernetes_task',
    dag=dag,
    image='my_docker_image',
    cmds=['python', 'my_script.py'],
    retries=3,  # 设置重试次数
    retry_delay=timedelta(minutes=5),  # 设置重试间隔
    execution_timeout=timedelta(minutes=10),  # 设置任务超时时间
    get_logs=True  # 获取任务日志
)

5. 创建一个PythonOperator对象，用于检查任务状态并根据条件进行重试:

def check_task_status():
    # 检查任务状态的逻辑代码
    pass

task_checker = PythonOperator(
    task_id='task_checker',
    dag=dag,
    python_callable=check_task_status,
    retries=3,  # 设置重试次数
    retry_delay=timedelta(minutes=5),  # 设置重试间隔
    execution_timeout=timedelta(minutes=10)  # 设置任务超时时间
)

6. 设置任务之间的依赖关系:

task_checker.set_upstream(kubernetes_operator)

完整示例代码如下：

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

dag = DAG(
    dag_id='kubernetes_pod_retry',
    schedule_interval='@once',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

def my_task():
    # 任务逻辑代码
    pass

kubernetes_operator = KubernetesPodOperator(
    task_id='kubernetes_task',
    dag=dag,
    image='my_docker_image',
    cmds=['python', 'my_script.py'],
    retries=3,  # 设置重试次数
    retry_delay=timedelta(minutes=5),  # 设置重试间隔
    execution_timeout=timedelta(minutes=10),  # 设置任务超时时间
    get_logs=True  # 获取任务日志
)

def check_task_status():
    # 检查任务状态的逻辑代码
    pass

task_checker = PythonOperator(
    task_id='task_checker',
    dag=dag,
    python_callable=check_task_status,
    retries=3,  # 设置重试次数
    retry_delay=timedelta(minutes=5),  # 设置重试间隔
    execution_timeout=timedelta(minutes=10)  # 设置任务超时时间
)

task_checker.set_upstream(kubernetes_operator)

通过以上步骤，您可以在Airflow中使用KubernetesPodOperator进行条件重试。在示例代码中，my_task函数表示在KubernetesPodOperator中执行的任务，check_task_status函数用于检查任务状态并根据条件进行重试。您可以根据您的实际需求修改任务逻辑和重试参数。