要解决步函数中的EMR集群在失败时未终止的问题，可以使用以下代码示例中的Lambda函数来检查EMR集群的状态并终止它。

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    emr_client = boto3.client('emr')
    step_name = event['detail']['name']
    cluster_id = event['detail']['clusterId']
    
    # 检查步函数是否在失败状态
    if event['detail']['status'] == 'FAILED':
        # 获取EMR集群的当前状态
        response = emr_client.describe_cluster(
            ClusterId=cluster_id
        )
        cluster_status = response['Cluster']['Status']['State']
        
        # 如果EMR集群不是终止状态，则终止它
        if cluster_status != 'TERMINATED':
            emr_client.terminate_job_flows(
                JobFlowIds=[cluster_id]
            )
        
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('EMR cluster termination check completed')
    }

这个Lambda函数会接收步函数中的事件作为输入，并检查步函数的状态。如果步函数的状态为"FAILED"，就会获取EMR集群的当前状态。如果EMR集群的状态不是"TERMINATED"，则会调用terminate_job_flows方法来终止EMR集群。

你可以将这个Lambda函数与步函数中的状态机集成，以确保在步函数失败时终止EMR集群。