在Airflow中，可以使用Parallelism参数来控制任务内的并行执行。以下是一个包含代码示例的解决方法：

首先，导入所需的模块和类：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

接下来，定义一个函数来执行任务的具体操作：

def task_function(task_id):
    # 执行任务的逻辑
    print(f"Executing task with ID: {task_id}")

然后，创建一个DAG并设置相关参数：

dag = DAG(
    dag_id="parallel_execution_example",
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval=None,
    catchup=False
)

接着，使用PythonOperator创建多个任务，并将它们添加到DAG中：

task1 = PythonOperator(
    task_id="task1",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task1"},
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id="task2",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task2"},
    dag=dag
)

task3 = PythonOperator(
    task_id="task3",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task3"},
    dag=dag
)

task4 = PythonOperator(
    task_id="task4",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task4"},
    dag=dag
)

最后，通过设置任务的依赖关系来定义执行顺序：

task1 >> [task2, task3] >> task4

完整的代码示例如下：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def task_function(task_id):
    print(f"Executing task with ID: {task_id}")

dag = DAG(
    dag_id="parallel_execution_example",
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval=None,
    catchup=False
)

task1 = PythonOperator(
    task_id="task1",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task1"},
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id="task2",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task2"},
    dag=dag
)

task3 = PythonOperator(
    task_id="task3",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task3"},
    dag=dag
)

task4 = PythonOperator(
    task_id="task4",
    python_callable=task_function,
    op_kwargs={"task_id": "task4"},
    dag=dag
)

task1 >> [task2, task3] >> task4

这样，task2和task3将在task1完成后同时开始执行，并且task4将在它们完成后执行。