要使用Airflow将PostgreSQL表导出到CSV文件中，您可以使用PostgreSQLOperator和PythonOperator来完成该任务。以下是一个示例解决方案：

首先，您需要安装所需的依赖项。您可以使用以下命令安装Airflow和PostgreSQL库：

pip install apache-airflow
pip install psycopg2

接下来，您可以创建一个DAG文件，例如export_postgresql_table.py，并将以下代码放入该文件中：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.postgres_operator import PostgresOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import psycopg2
import csv

# 连接到PostgreSQL数据库
def connect_postgresql():
    conn = psycopg2.connect(
        host='',
        database='',
        user='',
        password=''
    )
    return conn

# 使用COPY导出PostgreSQL表
def export_postgresql_table():
    conn = connect_postgresql()
    cursor = conn.cursor()
    
    # 查询表中的数据
    cursor.execute("SELECT * FROM ")
    rows = cursor.fetchall()
    
    # 将数据写入CSV文件
    with open('/path/to/export.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerows(rows)
    
    cursor.close()
    conn.close()
    print("Table exported successfully!")

# 定义DAG
dag = DAG(
    'export_postgresql_table',
    description='Export PostgreSQL table to CSV',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    catchup=False
)

# 导出表的任务
export_task = PythonOperator(
    task_id='export_table',
    python_callable=export_postgresql_table,
    dag=dag
)

# 设置依赖关系
export_task

在上面的代码中，您需要将，，，和替换为您的实际值。您还需要将/path/to/export.csv替换为您希望导出到的实际CSV文件路径。

接下来，使用以下命令启动Airflow Web服务器和调度程序：

airflow webserver -p 8080
airflow scheduler

最后，使用以下命令将DAG文件导入Airflow并运行任务：

airflow dags unpause export_postgresql_table
airflow dags trigger export_postgresql_table

完成后，您将在指定的CSV文件路径下找到导出的PostgreSQL表数据。