Airflow中的SubDagOperator是一种特殊的Operator，它允许将一组相关的任务作为一个子DAG（有向无环图）嵌入到主DAG中。SubDagOperator的成功基于以下几点：

1. 简化DAG的可读性和维护性：将一组相关的任务封装为子DAG可以将复杂的逻辑分解为更小的模块，使主DAG更易于理解和维护。

2. 代码重用和模块化：子DAG可以被重复使用，减少代码冗余。当有多个任务具有相似的逻辑或依赖关系时，可以将它们封装为一个子DAG，然后在主DAG中多次引用。

以下是一个使用SubDagOperator的示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.subdag import SubDagOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

def create_subdag(parent_dag_name, child_dag_name, args):
    """
    创建子DAG的函数
    """
    dag_subdag = DAG(
        dag_id=f"{parent_dag_name}.{child_dag_name}",
        default_args=args,
        schedule_interval="@daily",
    )

    with dag_subdag:
        # 定义子DAG中的任务
        task1 = BashOperator(
            task_id="task1",
            bash_command="echo 'Running task 1'",
            dag=dag_subdag,
        )

        task2 = BashOperator(
            task_id="task2",
            bash_command="echo 'Running task 2'",
            dag=dag_subdag,
        )

        task1 >> task2

    return dag_subdag

with DAG(
    dag_id="example_parent_dag",
    default_args={"owner": "airflow"},
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval="@once",
) as dag:

    # 创建SubDagOperator，将子DAG嵌入到主DAG中
    subdag_task = SubDagOperator(
        task_id="subdag_task",
        subdag=create_subdag("example_parent_dag", "example_subdag", dag.default_args),
        dag=dag,
    )

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

    subdag_task >> task3

在上面的示例中，我们定义了一个名为"example_parent_dag"的主DAG和一个名为"example_subdag"的子DAG。子DAG中有两个任务（task1和task2），它们被封装在create_subdag函数中。然后，我们使用SubDagOperator将子DAG嵌入到主DAG中，并将其命名为"subdag_task"。最后，我们定义了另一个任务task3，并将subdag_task设置为其依赖。

通过使用SubDagOperator，我们可以将复杂的任务逻辑分解为更小的模块，提高了代码的可读性和可维护性。同时，我们可以在主DAG中多次引用相同的子DAG，实现了代码的重用和模块化。