在Airflow中，当一个任务处于'up_for_retry'状态下卡住时，可以尝试以下解决方法：

1. 检查任务的依赖关系：确保任务的所有依赖都已成功完成。如果有任何依赖任务失败或卡住，当前任务将无法继续执行。可以通过Airflow的Web界面查看任务的依赖关系图。

2. 检查任务的重试设置：Airflow提供了任务重试机制，可以在DAG定义中指定重试次数和重试间隔。确保任务的重试次数和间隔设置合理。可以通过在DAG定义中设置retries和retry_delay参数来调整重试行为。

3. 检查任务的超时设置：如果任务执行时间超过了超时时间限制，任务将被标记为失败，并且可能会在'up_for_retry'状态下卡住。可以通过在任务定义中设置execution_timeout参数来调整任务的超时时间限制。

4. 检查任务的日志输出：查看任务的日志输出，了解任务在执行过程中的任何错误或异常情况。可以通过Airflow的Web界面或命令行工具查看任务的日志。

以下是一个使用scrapy爬虫的Airflow DAG示例，其中包含了上述解决方法的一些示范代码：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

def run_spider():
    process = CrawlerProcess(get_project_settings())
    process.crawl('my_spider')
    process.start()

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'execution_timeout': timedelta(hours=1),
}

dag = DAG(
    'scrapy_dag',
    default_args=default_args,
    description='Airflow DAG for running scrapy spider',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # Run the DAG daily at midnight
)

run_spider_task = PythonOperator(
    task_id='run_spider',
    python_callable=run_spider,
    dag=dag,
)

run_spider_task

在这个例子中，我们定义了一个名为scrapy_dag的DAG，其中包含了一个名为run_spider的任务。该任务使用PythonOperator运行run_spider函数，该函数使用scrapy框架来启动一个爬虫。

DAG的默认参数中设置了3次重试和5分钟的重试间隔，以及1小时的执行超时时间。你可以根据自己的需求调整这些参数。

希望这个示例对你有帮助！