在Airflow中，任务的粒度是指一个任务的执行单位。一个任务可以是一个独立的操作，也可以是一系列操作的组合。下面是一些解决方法和代码示例。

1. 将每个操作定义为一个独立的任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'task_granularity',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Task 1"',
    dag=dag
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Task 2"',
    dag=dag
)

task3 = BashOperator(
    task_id='task3',
    bash_command='echo "Task 3"',
    dag=dag
)

task1 >> task2 >> task3

在这个示例中，每个操作都被定义为一个独立的BashOperator任务，并使用>>操作符将它们连接起来形成任务依赖关系。

2. 将一系列操作定义为一个任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'task_granularity',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

task = BashOperator(
    task_id='task',
    bash_command='echo "Task 1" && echo "Task 2" && echo "Task 3"',
    dag=dag
)

在这个示例中，所有的操作都被定义在一个BashOperator任务中。这种方法适用于一系列相互依赖的操作，可以在一个任务中完成。

选择任务的粒度取决于具体的需求和实现方式。较小的任务粒度可以提供更好的可重用性和可扩展性，但会增加DAG的复杂性。较大的任务粒度可以简化DAG，但可能会导致某些操作无法重用或无法独立运行。

根据具体情况选择合适的任务粒度是很重要的，可以根据实际需求和代码复杂度来进行权衡。