Airflow是一个用于编排和调度工作流的开源平台，并且它基于DAG（Directed Acyclic Graph）模型来定义工作流。在Airflow中，DAG是指一组有向边和无环路的任务，这些任务在特定的顺序下执行。因此，Airflow DAG的依赖性是一个非常重要的主题，因为它决定了工作流程中任务的执行顺序。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Airflow DAG来定义两个任务之间的依赖性：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2019, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))

t1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Hello World!"',
    dag=dag,
)

t2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Goodbye World!"',
    dag=dag,
)

t2.set_upstream(t1)

在这个例子中，t2 依赖于 t1，因为我们使用 t2.set_upstream(t1)来设置t2的依赖关系。

通过这种方式，我们可以通过Airflow DAG来控制不同任务之间的依赖关系和编排顺序。