Airflow的日志记录是基于Python的标准日志模块实现的。默认情况下，Airflow会创建一个根记录器，并且所有的记录器都会继承它的配置。因此，可以说Airflow生态系统共享单个根记录器。

实际上，Airflow可以使用不同的配置创建多个记录器，从而实现对不同部分的日志记录的细粒度控制。以下是一个示例，演示如何在Airflow中创建和配置单独的记录器：

import logging

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

def my_task():
    logger = logging.getLogger("my.logger")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    logger.addHandler(logging.StreamHandler())
    logger.debug("Hello, Airflow!")

with DAG(dag_id="example_dag", schedule_interval=None) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id="example_task",
        python_callable=my_task,
    )

在这个示例中，我们首先导入Python标准库的logging模块，然后使用getLogger()方法创建了一个名为“my.logger”的记录器。接下来，我们为该记录器设置了DEBUG级别，并添加了一个StreamHandler，以将日志记录输出到控制台上。

最后，在DAG的PythonOperator中调用我们的任务函数。该函数将使用上述配置的记录器输出调试信息。由于我们已经为记录器指定了一个控制台处理程序，因此该信息将直接输出到控制台。

通过创建单独的记录器和处理程序，可以实现对Airflow中不同组件的日志记录进行控制和定制。