当Airflow中的Spark作业失败时，可以尝试以下解决方法：

1. 检查Spark作业的日志：通过查看Spark作业的日志可以获取更多详细信息，帮助定位问题。可以通过在Airflow的任务日志中查找相关错误信息来获取Spark作业的日志路径。

# 代码示例
import logging

def spark_job():
    try:
        # Spark作业代码
        pass
    except Exception as e:
        logging.error(f"Spark job failed with error: {str(e)}")
        raise

2. 检查Spark集群的连接：确保Airflow和Spark集群之间的连接正常。可以尝试使用Spark命令行工具（如spark-submit）手动提交作业来验证连接是否正常。

# 代码示例
spark-submit --class  --master  

3. 检查Spark作业的依赖项：如果Spark作业依赖其他文件或库，确保这些依赖项在Spark集群中可用。可以尝试将这些依赖项打包到一个压缩文件中，并在Spark作业中指定该压缩文件。

# 代码示例
from pyspark.sql import SparkSession

def spark_job():
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("Spark Job") \
        .config("spark.jars", "") \
        .getOrCreate()
    # Spark作业代码

4. 检查Spark作业的配置：检查Spark作业的配置参数是否正确。可以在Airflow的DAG中使用SparkSubmitOperator来指定Spark作业的配置参数。

# 代码示例
from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator

spark_task = SparkSubmitOperator(
    task_id='spark_task',
    application='',
    conn_id='',
    conf={
        'spark.executor.memory': '2g',
        'spark.executor.cores': '2',
        'spark.driver.memory': '2g'
    },
    dag=dag
)

5. 检查Airflow与Spark版本兼容性：确保Airflow与Spark的版本兼容。不同版本的Airflow和Spark可能存在兼容性问题，可以查看官方文档或社区讨论来获取更多相关信息。

通过以上步骤，可以帮助定位和解决Airflow中Spark作业失败的问题。根据具体情况，可能需要进一步调试和查找其他相关问题。