要使用Airflow的MSSQL挂钩，您需要安装pymssql库。您可以使用以下命令安装它：

pip install pymssql

接下来，您可以按照以下步骤创建一个自定义的MSSQL挂钩类：

1. 导入所需的模块：

from airflow.hooks.base_hook import BaseHook
import pymssql

2. 创建一个自定义的MSSQL挂钩类：

class MsSqlHook(BaseHook):
    def __init__(self, mssql_conn_id='mssql_default'):
        self.mssql_conn_id = mssql_conn_id
        self.conn = None

    def get_conn(self):
        if self.conn is None:
            conn = self.get_connection(self.mssql_conn_id)
            self.conn = pymssql.connect(
                server=conn.host,
                port=conn.port,
                user=conn.login,
                password=conn.password,
                database=conn.schema,
                charset='utf8'
            )
        return self.conn

    def run_query(self, sql):
        conn = self.get_conn()
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        conn.close()
        return result

3. 创建一个Airflow DAG并使用MSSQL挂钩：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

# 初始化MSSQL挂钩
mssql_hook = MsSqlHook()

# 定义要运行的任务
def run_mssql_query():
    sql = "SELECT * FROM your_table"
    result = mssql_hook.run_query(sql)
    print(result)

# 创建DAG
dag = DAG(
    'mssql_example',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval=None
)

# 创建PythonOperator
run_query_task = PythonOperator(
    task_id='run_mssql_query',
    python_callable=run_mssql_query,
    dag=dag
)

# 设置任务依赖关系
run_query_task

在上面的示例中，我们创建了一个名为MsSqlHook的自定义MSSQL挂钩类，该类继承自BaseHook。该类包含get_conn方法用于获取MSSQL数据库连接，并且run_query方法用于执行查询。

然后，我们创建了一个名为run_mssql_query的函数，该函数使用MsSqlHook来运行MSSQL查询。

最后，我们创建了一个Airflow DAG，并使用PythonOperator来运行run_mssql_query函数。

请注意，mssql_conn_id参数用于指定Airflow连接的名称，该连接包含了连接MSSQL数据库所需的信息。您需要在Airflow配置文件中定义这个连接。