在Airflow中，可以通过DAG中的任务依赖性和任务实例来实现并行运行。通过定义任务之间的依赖关系和设置任务的并行度，可以确保Airflow能够并行地运行DAG中的任务。以下是一个包含代码示例的解决方案：

导入Airflow中的相关库和模块

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

定义DAG的默认参数

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

定义一个DAG

with DAG('my_dag', default_args=default_args) as dag:

# 定义三个任务，这些任务可以并行执行
task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=my_function_1,
    op_kwargs={'my_parameter': 'parameter_1'},
    dag=dag
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=my_function_2,
    op_kwargs={'my_parameter': 'parameter_2'},
    dag=dag
)

task_3 = PythonOperator(
    task_id='task_3',
    python_callable=my_function_3,
    op_kwargs={'my_parameter': 'parameter_3'},
    dag=dag
)

# 定义任务之间的依赖关系
# task_1, task_2, 和 task_3可以并行执行
task_1 >> [task_2, task_3]

在上述的代码中，我们定义了三个任务：task_1， task_2，和task_3。这些任务可以并行地执行，这意味着它们不必等待其它任务完成才能开始。我们还定义了任务之间的依赖关系，这确保了它们按正确的顺序运行。通过在DAG中定义任务的依赖关系，Airflow能够自动识别哪些任务可以并行运行，并相应地进行并行管理。