Airflow的batch backfill功能可以用于重新运行之前已经运行过的任务。可以通过修改DAG的开始和结束时间来指定所需的时间范围。对于每个DAG运行的所有任务都将被重新运行，以填补指定时间范围内的所有任务。以下是一个简单的代码示例，说明如何使用批量回填功能：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
import time
import random

args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    dag_id='example_batch_dag',
    default_args=args,
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)


def generate_random_numbers():
    print("Starting to generate random numbers...")
    for i in range(10):
        print(f"Random number {i+1}: {random.randint(1, 100)}")
        time.sleep(1)


run_this = PythonOperator(
    task_id='generate_random_numbers',
    python_callable=generate_random_numbers,
    dag=dag,
)

dag.clear(start_date=datetime(2021, 1, 2), end_date=datetime(2021, 1, 3))

在本示例中，我们定义了一个名为generate_random_numbers()的Python函数，该函数会生成10个随机数字并将它们打印到日志中。我们使用PythonOperator将该任务添加到我们的DAG中。我们还使用dag.clear()方法清除了2021年1月2日至2021年1月3日期间的所有任务，以便将其重新运行。为此，我们在调用dag.clear()时传递了开始和结束日期。在实际生产中，您将根据需要修改这些日期。

执行此DAG时，您应该看到10个随机数字被打印到日志中，这表示我们的任务已成功再次运行。请注意，在实际生产中，这个DAG可能会包含更多、更复杂的任务。这里只有一个安装批量回填功能的简单 DAI。