要解决Apache Airflow DAG在运行后没有成功的问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查DAG的定义是否正确：查看DAG的代码示例，确保所有的task、operator和dependencies都正确设置。确保没有语法错误或拼写错误。

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime

dag = DAG('my_dag', description='A simple tutorial DAG',
          schedule_interval='0 12 * * *',
          start_date=datetime(2022, 1, 1), catchup=False)

start_task = DummyOperator(task_id='start_task', dag=dag)
end_task = DummyOperator(task_id='end_task', dag=dag)

start_task >> end_task

2. 检查Airflow的日志：在Airflow的日志中查找与DAG相关的错误信息。可以通过以下命令访问Airflow的日志：

$ airflow logs my_dag

3. 检查任务的状态：使用Airflow的Web UI或命令行工具，检查任务的状态。如果任务失败，查看任务的日志以获取更多详细信息。

4. 检查任务的依赖性：确保DAG中的任务之间的依赖关系正确设置。每个任务的依赖关系应该正确设置，以确保它们按正确的顺序运行。

5. 检查Airflow的调度器和执行器：确保Airflow的调度器和执行器正在运行，并且没有任何故障。可以使用以下命令检查它们的状态：

$ airflow scheduler
$ airflow worker

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试重新启动Airflow服务，并检查相关的配置和依赖项。