要解决Airflow StatsD Prometheus映射规则的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 安装StatsD exporter：首先需要安装StatsD exporter，可以从StatsD exporter的GitHub页面（https://github.com/prometheus/statsd_exporter）下载并安装。

2. 配置StatsD exporter：在StatsD exporter的配置文件中，添加以下内容来设置StatsD exporter与Airflow的映射规则：

mappings:
  - match: "airflow.*.*.*.*.task_instance_*.*.duration.*"
    name: "airflow_task_duration_seconds"
    labels:
      dag: "$1"
      task: "$2"
      execution_date: "$3"
      try_number: "$4"
      state: "$5"
      operator: "$6"
  - match: "airflow.*.*.*.*.task_instance_*.*.success"
    name: "airflow_task_success_count"
    labels:
      dag: "$1"
      task: "$2"
      execution_date: "$3"
      try_number: "$4"
      state: "$5"
      operator: "$6"

这个配置文件将Airflow的任务实例的执行时间和成功次数映射到Prometheus的指标名称和标签中。

3. 启动StatsD exporter：运行StatsD exporter以启动它并监听默认的StatsD端口。

4. 配置Airflow StatsD：在Airflow的配置文件中，添加以下内容来配置Airflow与StatsD的连接：

[celery]
statsd_on: True
statsd_host: localhost
statsd_port: 8125
statsd_prefix: airflow

这个配置将Airflow的统计信息发送到StatsD exporter的地址和端口，并添加了一个前缀以区分Airflow的指标。

5. 重启Airflow：重启Airflow以使配置生效。

6. 在Prometheus中配置目标：在Prometheus的配置文件中，添加以下内容来配置StatsD exporter作为Prometheus的目标：

scrape_configs:
  - job_name: 'statsd_exporter'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9102']

这个配置将Prometheus定期从StatsD exporter中抓取指标数据。

7. 重新启动Prometheus：重新启动Prometheus以使配置生效。

现在，Airflow的指标数据应该可以在Prometheus中进行查询和监控了。可以使用PromQL来查询和聚合这些指标数据。