要实现Airflow在开始新一批任务之前等待所有任务完成，可以使用Airflow提供的ExternalTaskSensor传感器来实现。

首先，在你的DAG文件中导入必要的库：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.sensors import ExternalTaskSensor
from datetime import datetime, timedelta

然后，定义你的DAG：

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

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

接下来，定义需要等待的任务：

task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag
)

task3 = DummyOperator(
    task_id='task3',
    dag=dag
)

然后，定义一个传感器任务，它将等待上述任务完成：

sensor_task = ExternalTaskSensor(
    task_id='sensor_task',
    external_dag_id='wait_for_tasks',
    external_task_id='task1',
    mode='reschedule',
    poke_interval=60,  # 每隔60秒检查一次任务是否完成
    timeout=3600,  # 超过3600秒后，传感器任务将失败
    dag=dag
)

最后，定义一个触发器任务，它将在所有任务完成后开始新一批任务：

trigger_task = DummyOperator(
    task_id='trigger_task',
    dag=dag
)

sensor_task >> trigger_task
[task1, task2, task3] >> trigger_task

在上述代码中，ExternalTaskSensor传感器的external_dag_id参数设置为当前DAG的ID，external_task_id参数设置为需要等待的任务的ID。mode参数设置为reschedule，表示如果任务尚未完成，则传感器任务将重新调度。

请根据你的实际需求调整代码中的参数，并将其保存为一个Python文件，然后将该文件放在你的Airflow DAG目录中。

这样，当你的DAG运行时，传感器任务将等待所有任务完成后才触发触发器任务，从而开始新一批任务。