对于多个作业，使用Airflow DAG（有向无环图）进行编排和调度，DAG是一个任务的有向无环图，表示任务和它们之间的依赖关系。在同一个DAG中，可以定义多个任务并设置不同的依赖关系和调度时间。可以使用Python编写DAG，使用Airflow的Operator类为DAG添加任务。以下是一个在同一DAG中调度具有相同和不同调度的两个任务的示例代码：

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

def task1():
    print("This is Task 1")

def task2():
    print("This is Task 2")

dag = DAG(dag_id='multiple_jobs', 
          start_date=datetime(2021, 10, 1), 
          schedule_interval='@hourly')

job1 = PythonOperator(task_id='task1', 
                      python_callable=task1, 
                      dag=dag)

job2 = PythonOperator(task_id='task2', 
                      python_callable=task2, 
                      dag=dag, 
                      schedule_interval='@daily')

job1 >> job2

在上面的代码中，我们定义了一个名为“multiple_jobs”的DAG，并使用小时级间隔调度了job1，这意味着它将每小时运行一次。而job2定义了每天调度一次的调度间隔。我们使用PythonOperator类将任务添加到DAG中，并使用“>>”将依赖关系定义为job1到job2。

这是一个简单的示例，您可以根据您的要求添加更多的作业和设置不同的调度时间。