群集健康检查将任务设置为完成状态。

以下是一个示例代码，演示如何将任务的群集健康检查设置为完成状态：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

# 定义一个 Python 函数，用于将任务设置为完成状态
def complete_cluster_health_check():
    # 这里是设置任务完成状态的代码
    # 可以是一个 API 请求、数据库操作或其他相关的逻辑

# 定义一个 Airflow DAG
with DAG(
    dag_id='cluster_health_check',
    schedule_interval=None,
    start_date=days_ago(1)
) as dag:
    # 定义一个 PythonOperator 任务，调用上述函数
    complete_task = PythonOperator(
        task_id='complete_health_check',
        python_callable=complete_cluster_health_check,
    )

# 将任务添加到 DAG 中
dag.add_task(complete_task)

此示例代码中，我们首先导入了必要的模块和类。然后，我们定义了一个 Python 函数 complete_cluster_health_check()，用于将任务设置为完成状态。在该函数中，你可以根据具体需求编写相关的代码逻辑，例如发送 API 请求、更新数据库等操作。

接下来，我们定义了一个 Airflow DAG，并指定了相关的参数，例如 DAG 的标识符、调度间隔和起始日期。

然后，我们定义了一个 PythonOperator 任务，将其命名为 complete_task，并指定了要调用的 Python 函数为 complete_cluster_health_check()。

最后，我们将任务添加到 DAG 中，以便在 DAG 的运行过程中执行该任务。

请根据实际情况修改代码，以满足你的具体需求。