以下是一个使用Airflow创建CSV到BigQuery数据传输和处理的流水线的示例：

1. 首先，安装Airflow并启动Airflow服务。可以使用以下命令安装Airflow：

pip install apache-airflow

2. 创建一个DAG（有向无环图）来定义数据传输和处理的任务。在Airflow中，DAG是一系列任务的有向无环图，每个任务对应于一个操作。创建一个Python文件，例如csv_to_bigquery_dag.py，并将以下代码添加到文件中：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator
from airflow.contrib.operators.gcs_to_bq import GoogleCloudStorageToBigQueryOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG(
    'csv_to_bigquery',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
)

# 使用GoogleCloudStorageToBigQueryOperator将CSV文件从Google Cloud Storage导入到BigQuery
load_csv = GoogleCloudStorageToBigQueryOperator(
    task_id='load_csv_to_bq',
    bucket='your-gcs-bucket',
    source_objects=['path/to/csv/file.csv'],
    destination_project_dataset_table='your-project.your-dataset.your-table',
    schema_fields=[
        {'name': 'column1', 'type': 'STRING'},
        {'name': 'column2', 'type': 'INTEGER'},
        {'name': 'column3', 'type': 'FLOAT'},
    ],
    write_disposition='WRITE_TRUNCATE',
    dag=dag
)

# 使用BigQueryOperator执行数据处理操作
data_processing = BigQueryOperator(
    task_id='data_processing',
    sql='your-data-processing-sql-query',
    destination_dataset_table='your-project.your-dataset.processed-table',
    write_disposition='WRITE_TRUNCATE',
    dag=dag
)

# 定义任务之间的依赖关系
load_csv >> data_processing

在上面的代码中，我们创建了一个名为csv_to_bigquery的DAG，它包含两个任务：load_csv和data_processing。load_csv任务使用GoogleCloudStorageToBigQueryOperator将CSV文件从Google Cloud Storage导入到BigQuery中。data_processing任务使用BigQueryOperator执行数据处理操作，可以在sql参数中指定自定义的SQL查询。

3. 将CSV文件上传到Google Cloud Storage中的指定存储桶和路径。

4. 在命令行中运行以下命令以启动Airflow调度程序：

airflow scheduler

5. 在另一个终端窗口中运行以下命令以启动Airflow Web服务器：

airflow webserver -p 8080

6. 打开浏览器，并访问http://localhost:8080以查看Airflow Web界面。在界面中，可以看到创建的csv_to_bigquery DAG。单击“Trigger DAG”按钮以手动触发DAG的运行。

注意：在实际使用中，需要根据实际情况修改代码示例中的配置参数，如Google Cloud Storage的存储桶名称、CSV文件的路径、BigQuery的目标表名等。

上述示例演示了如何使用Airflow创建一个流水线，将CSV文件从Google Cloud Storage导入到BigQuery，并在BigQuery中执行数据处理操作。可以根据实际需求进行修改和扩展。