在Airflow中，可以通过配置文件来指定DAG使用的临时存储。默认情况下，Airflow使用本地文件系统作为临时存储，但也可以配置为使用其他存储，如Amazon S3或Google Cloud Storage。

以下是一个使用本地文件系统作为临时存储的示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args)

start = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)

start >> end

要将临时存储配置为使用Amazon S3，可以使用以下代码示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, config={'core': {'dag_processing_default_executor': 'SequentialExecutor'}})

start = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)

start >> end

在这个示例中，我们将config参数添加到了DAG的构造函数中，并设置了dag_processing_default_executor配置项为SequentialExecutor，这将使DAG使用本地文件系统作为临时存储。

请注意，配置的更改可能需要重启Airflow服务才能生效。