这个错误是因为Airflow 2.5.3版本中的DataframeToParquetOperator任务中的s3参数的默认值设置为了parquet，而在该版本中，parquet不再是有效的源格式。

为了解决这个问题，你可以手动将DataframeToParquetOperator的s3参数设置为有效的源格式。

以下是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.dataframe_plugin import DataframeToParquetOperator
import pandas as pd

def process_data():
    # 处理数据的逻辑
    df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
    return df

default_args = {
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

with DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    task1 = PythonOperator(
        task_id='process_data',
        python_callable=process_data
    )

    task2 = DataframeToParquetOperator(
        task_id='save_to_parquet',
        dataframe_task_id='process_data',
        s3='csv',  # 设置为有效的源格式，如csv
        s3_bucket='your-s3-bucket',
        s3_key='your-s3-key',
        s3_filename='output.parquet'
    )

    task1 >> task2

在上面的代码中，将s3参数的值设置为有效的源格式，如csv。你还需要提供S3存储桶的名称、S3键和输出文件名。

确保使用正确的参数配置，并将其集成到你的Airflow DAG中，以便解决这个问题。