根据官方文档，Airflow在EKS中并不需要Triggerer Pod。相反，可以使用KubernetesExecutor，并将DAG的任务分配给Kubernetes Pod来执行。以下是示例代码：

在KubernetesExecutor模式下，您将需要一个Kubernetes集群进行任务运行。此处先创建Kubernetes Operator和对应的命名空间：

kubectl create namespace airflow
kubectl apply -f https://github.com/teamclairvoyant/kubernetes-operators/archive/airflow-operator-v1.10.15.yaml
kubectl apply -f https://github.com/teamclairvoyant/kubernetes-operators/blob/main/examples/airflow-rbac.yaml
kubectl apply -f https://github.com/teamclairvoyant/kubernetes-operators/blob/main/examples/airflow.yaml

接下来，您需要在您的DAG定义中包含一个KubernetesPodOperator任务：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.providers.cncf.kubernetes.operators.kubernetes_pod import KubernetesPodOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(2),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'k8s_dag',
    default_args=default_args,
    description='A basic example DAG to run a k8s Pod',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

k8s_task = KubernetesPodOperator(
    namespace='default',
    image="airflow",
    cmds=["python","-c"],
    arguments=["print('hello world')"],
    labels={"foo": "bar"},
    name="airflow-test-pod",
    dag=dag,
    is_delete_operator_pod=True,
    hostnetwork=False,
)

运行此DAG后，Airflow将创建Kubernetes Pod并执行任务。您可以在Airflow UI中查看任务的状态和日志。

需要注意的是，使用KubernetesExecutor模式需要在Airflow容器中安装对应的Kubernetes Python客户端库，以便与K