要解决Airflow的内存消耗问题，可以尝试以下方法：

1. 调整DAG的调度间隔：减少DAG的调度间隔可以减少Airflow使用的内存量。可以通过在DAG定义中设置schedule_interval参数来调整调度间隔。

from datetime import timedelta
from airflow import DAG

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 * * * *',  # 调整为每小时执行一次
)

2. 调整DAG的并发度：减少DAG的并发度可以降低Airflow使用的内存量。可以通过在DAG定义中设置concurrency参数来调整并发度。

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    concurrency=2,  # 调整为最多同时运行2个任务
)

3. 调整任务的资源需求：如果某个任务在运行时消耗大量内存，可以通过在任务定义中设置resources参数来指定任务的资源需求。

from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def my_task():
    # 任务代码

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    resources={'memory': 1024},  # 设置任务内存限制为1GB
    dag=dag,
)

4. 调整Airflow的配置：可以通过调整Airflow的配置文件来优化内存消耗。可以尝试调整executor、parallelism等参数来控制Airflow的行为。

在Airflow的配置文件中（通常为airflow.cfg），找到并修改以下参数：

executor = LocalExecutor  # 使用本地执行器
parallelism = 8  # 控制并行度

5. 升级Airflow版本：如果使用的是较旧的Airflow版本，可以考虑升级到最新版本。新版本通常会修复一些内存消耗较高的问题。

以上方法可以根据实际情况选择使用，根据具体需求来调整Airflow的内存消耗。