Airflow 是一个用于创建、调度和监控工作流的平台，而Celery是一个分布式任务队列。Airflow使用Celery作为任务调度器，但并不使用Celery Beat来调度任务。

Airflow使用自己的调度器来调度任务，称为"Scheduler"。这个调度器会根据任务的依赖关系和时间表来决定何时执行任务。

以下是一个示例的Airflow DAG（有向无环图）的代码，展示了如何设置Airflow的任务调度：

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

def my_task():
    print("My task is running!")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='*/5 * * * *',  # 每5分钟调度一次任务
)

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag,
)

task

在上面的示例中，我们创建了一个名为my_dag的DAG，它包含一个名为my_task的任务。这个任务将会每5分钟调度一次。

要运行Airflow，您可以使用以下命令：

airflow scheduler

这将启动Airflow的调度器，并根据定义的时间表来调度任务。

总结起来，Airflow不使用Celery Beat来调度任务，而是使用自己的调度器。您可以通过设置DAG的schedule_interval属性来定义任务的调度时间表。