在Airflow中，可以使用KubernetesPodOperator来在Kubernetes集群中运行任务，并使用Google Cloud的操作员来验证凭据。

以下是一个示例代码，演示了如何在Airflow中使用KubernetesPodOperator和Google Cloud操作员进行凭据验证：

from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator
from airflow.contrib.operators.gcp_operator import GoogleCloudBaseOperator

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

dag = DAG('airflow_k8s_gcp_operator', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))

# Define a task using KubernetesPodOperator
task1 = KubernetesPodOperator(
    task_id='task1',
    name='task1',
    namespace='default',
    image='your_image',
    cmds=['python', 'your_script.py'],
    get_logs=True,
    dag=dag
)

# Define a task using GoogleCloudBaseOperator for credential validation
task2 = GoogleCloudBaseOperator(
    task_id='task2',
    gcp_conn_id='google_cloud_default',  # Google Cloud connection ID
    method='projects.locations.clusters.get',  # Method to validate credentials
    location='your_location',
    project_id='your_project_id',
    cluster_name='your_cluster_name',
    dag=dag
)

task1 >> task2   # Define the dependency between task1 and task2

在此示例中，task1使用KubernetesPodOperator来运行一个在Kubernetes集群中的任务。

task2使用GoogleCloudBaseOperator进行凭据验证，其中gcp_conn_id参数指定了Google Cloud连接的ID，可以在Airflow的连接配置中定义。method参数指定了要使用的验证凭据的方法，location、project_id和cluster_name等参数是特定于Google Cloud的配置。

请根据您的实际情况修改示例代码，并确保正确配置了Kubernetes和Google Cloud的连接和凭据。