当我们在Airflow中运行动态映射的任务时，如果尝试手动运行它，我们就会遇到以上的错误信息。这是因为Airflow无法确定哪个真正的任务需要运行。

为了解决这个问题，我们可以使用Airflow提供的SubDagOperator。SubDagOperator可以将一组任务作为子任务嵌入到主DAG中，从而有效地将多个任务组织为一组任务。这个操作器在执行子任务时，会生成一个新的DAG，该DAG只包含子任务。为了手动运行这个DAG，我们可以在主DAG中添加一个SubDagOperator，并将subdag参数设置为True。我们还需要在子DAG中定义一个DummyOperator，以保证子DAG的运行。

以下是一个使用SubDagOperator的示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy import DummyOperator
from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator
from subdag import subdag

args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(2)
}

with DAG(
    dag_id='parent_dag',
    default_args=args,
    schedule_interval=None,
) as dag:

    start_task = DummyOperator(
        task_id='start_task'
    )

    subdag_task = SubDagOperator(
        task_id='subdag_task',
        subdag=subdag('parent_dag', 'subdag_task'),
        dag=dag,
    )

    end_task = DummyOperator(
        task_id='end_task'
    )

    start_task >> subdag_task >> end_task

在上面的代码中，我们定义了一个名为parent_dag的主DAG，其中包含一个名为subdag_task的子DAG。子DAG定义在单独的Python文件中(在这个示例中，子DAG文件名为subdag.py)。

以下是subdag.py文件中的示例代码，它定义了一个包含3个DummyOperator的子DAG：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy import DummyOperator

def subdag(parent_dag, task_id):
    dag_subdag = DAG(
        dag_id=f'{parent_dag}.{task_id}',
        schedule_interval='@once',
    )

    subdag_start_task = DummyOperator(
        task_id='subdag_start_task',
        dag=dag_subdag,
    )

    subdag_mid_task = DummyOperator(
        task_id='subdag_mid_task',
        dag=dag_subdag,
    )

    subdag_end_task = DummyOperator(
        task_id='subdag_end_task',
        dag=dag_subdag,
    )

    subdag_start_task >> subdag_mid_task >> subdag_end_task

    return dag_subdag

在这个示例中，我们定义了一个名为subdag的函数，它返回一个DAG对象。在主DAG中，我们使用subdag_task任务将这个子DAG作为一个单独的任务集成到父DAG中。然后，我们可以通过UI或命令行手动运行主DAG和子DAG。

这种方法可以解决Airflow中无法手动运