在Airflow中，如果DAG调度无法被识别，有几个常见的解决方法：

1. 检查DAG文件的命名规则：Airflow要求DAG文件的命名必须以.py结尾，并且不能包含特殊字符。确保你的DAG文件符合这些规则。

2. 检查DAG文件的位置：Airflow默认会在$AIRFLOW_HOME/dags目录中查找DAG文件。确保你的DAG文件放置在正确的位置。

3. 检查DAG文件的语法错误：使用Python解释器检查DAG文件是否存在语法错误。你可以在命令行中执行以下命令：

   python .py
   

   如果DAG文件存在语法错误，解决这些错误后，重新尝试调度。

4. 检查DAG文件中的import语句：确保DAG文件中的所有import语句都正确引入了所需的模块和库。如果依赖的模块没有正确安装，或者引入的模块不存在，都会导致DAG调度无法被识别。

5. 检查DAG文件中的DAG定义：确保DAG文件中定义了一个有效的DAG对象，并且正确设置了DAG对象的参数，例如dag_id、start_date等。

下面是一个包含代码示例的解决方法：

# my_dag.py

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

# 定义DAG对象
dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='0 0 * * *'  # 每天午夜执行一次
)

# 添加任务
task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)

# 设置任务依赖关系
task1 >> task2

如果你遵循了上述解决方法，但仍然无法解决问题，可以尝试重启Airflow调度器和Web服务器，以确保更改生效。