在Airflow中，您可以使用Boto3库来操作AWS EMR集群。以下是一个解决方案的示例代码，用于确保EMR集群启动后再运行任务：

import boto3
from airflow.providers.amazon.aws.hooks.emr import EmrHook
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
import time

# 创建一个DAG
dag = DAG('emr_task_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule_interval=None)

# 定义一个函数来启动EMR集群并等待集群启动完成
def start_emr_cluster():
    # 创建EMR连接
    emr_hook = EmrHook(aws_conn_id='aws_default')

    # 启动EMR集群
    cluster_id = emr_hook.create_cluster(
        Name='my_emr_cluster',
        ReleaseLabel='emr-6.5.0',
        Instances={
            'InstanceGroups': [
                {
                    'Name': 'Master node',
                    'Market': 'SPOT',
                    'InstanceRole': 'MASTER',
                    'InstanceType': 'm5.xlarge',
                    'InstanceCount': 1,
                },
                {
                    'Name': 'Core nodes',
                    'Market': 'SPOT',
                    'InstanceRole': 'CORE',
                    'InstanceType': 'm5.xlarge',
                    'InstanceCount': 2,
                }
            ],
            'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps': True,
            'TerminationProtected': False,
            'Ec2KeyName': 'my_ec2_key',
        },
        Applications=[
            {'Name': 'Spark'},
        ],
        VisibleToAllUsers=True,
        JobFlowRole='EMR_EC2_DefaultRole',
        ServiceRole='EMR_DefaultRole',
    )
    
    # 等待集群启动完成
    while True:
        cluster_status = emr_hook.describe_cluster(ClusterId=cluster_id)['Cluster']['Status']['State']
        if cluster_status in ['RUNNING', 'WAITING']:
            break
        time.sleep(60)  # 每隔60秒检查一次集群状态

    return cluster_id

# 定义一个函数来运行任务
def run_task():
    # 创建EMR连接
    emr_hook = EmrHook(aws_conn_id='aws_default')

    # 运行任务
    emr_hook.run_job_flow_steps(
        JobFlowId='my_emr_cluster',  # 替换为实际的EMR集群ID
        Steps=[
            {
                'Name': 'My Spark Job',
                'ActionOnFailure': 'CONTINUE',
                'HadoopJarStep': {
                    'Jar': 'command-runner.jar',
                    'Args': ['spark-submit', '--class', 'com.example.MySparkJob', 's3://my-bucket/my-spark-job.jar'],
                },
            },
        ],
    )

# 创建任务运行的PythonOperator
start_cluster_operator = PythonOperator(
    task_id='start_emr_cluster',
    python_callable=start_emr_cluster,
    dag=dag,
)

run_task_operator = PythonOperator(
    task_id='run_task',
    python_callable=run_task,
    dag=dag,
)

# 设置任务依赖关系
start_cluster_operator >> run_task_operator

在上述示例代码中，我们通过EmrHook来创建EMR集群并等待集群启动完成。start_emr_cluster函数将返回启动的EMR集群ID，然后可以将其用于运行任务。run_task函数使用run_job_flow_steps方法来运行任务。

将上述代码保存为Airflow的DAG文件，然后在Airflow的Web界面中启动该DAG，即可实现EMR任务成功但集群未启动的解决方案。