将Airflow DAG不启动的问题改写为中文并给出技术性的具体解法和代码示例。

Airflow DAG不启动的原因可能有很多，包括配置错误、依赖问题、代码缺陷等。常见的解决方法包括：检查配置文件、检查依赖、重启Airflow服务等。

具体

1. 检查配置文件

检查Airflow配置文件中的DAG文件路径是否正确，并确认文件权限设置正确。

2. 检查依赖

确认所有的依赖都正常安装并启动。可以通过pip安装和启动依赖，例如：

pip install apache-airflow[mysql]

3. 重启Airflow服务

尝试重启Airflow服务，通过以下命令重启：

systemctl restart airflow-webserver.service
systemctl restart airflow-scheduler.service

4. 检查代码缺陷

确认DAG文件中代码逻辑正常，没有语法错误、依赖缺失等问题。可以通过以下命令检查DAG文件：

python  

如果检查结果没有问题，可以尝试重新启动DAG。

代码示例：

from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta

dag = DAG(
    'example_dag',
    description='Simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
    start_date=datetime(2021, 10, 20),
    catchup=False
)

t1 = DummyOperator(task_id='dummy_task', dag=dag)