如果您使用的是Docker Airflow，请在您的docker-compose文件中设置用户匹配：

services:
    webserver:
        image: puckel/docker-airflow
        environment:
            - LOAD_EX=n
            - EXECUTOR=CeleryExecutor
            - FERNET_KEY=myFernetKey
        volumes:
            - ./dags:/usr/local/airflow/dags
            - ./logs:/usr/local/airflow/logs
            - ./plugins:/usr/local/airflow/plugins
        depends_on:
            - postgres
        user: "${UID}:${GID}"

如果您的Airflow DAG对齐不正确，请检查您的代码是否符合PEP8，特别是缩进是否正确。可以尝试在命令行中运行flake8来查找PEP8问题。

此外，您应该确保您的DAG定义中的每个任务都使用正确的依赖关系来确保DAG正确运行。例如，在以下示例中，任务B和任务C都依赖于任务A：

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

dag = DAG('example_dag', description='Example DAG', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2021, 1, 1), catchup=False)

task_a = BashOperator(task_id='task_a', bash_command='echo "Task A"', dag=dag)
task_b = BashOperator(task_id='task_b', bash_command='echo "Task B"', dag=dag, depends_on_past=True)
task_c = BashOperator(task_id='task_c', bash_command='echo "Task C"', dag=dag)

task_a >> task_b >> task_c