以下是一个示例解决方案，用于在Airflow DAG中检查BigQuery是否存在并删除，然后运行Dataflow作业：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator
from datetime import datetime
from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage

# 设置Google Cloud项目ID和存储桶名称
PROJECT_ID = 'your-project-id'
BUCKET_NAME = 'your-bucket-name'

def check_and_delete_bq_table():
    # 初始化BigQuery客户端
    client = bigquery.Client(project=PROJECT_ID)

    # 检查表是否存在
    table_id = 'your-dataset.your-table'
    table = client.get_table(table_id)
    if table:
        # 如果存在则删除表
        client.delete_table(table)

def run_dataflow_job():
    # 初始化Storage客户端
    storage_client = storage.Client(project=PROJECT_ID)

    # 设置Dataflow作业参数
    job_name = 'your-dataflow-job'
    template_gcs_path = 'gs://{}/path/to/template'.format(BUCKET_NAME)
    parameters = {
        'input': 'gs://{}/path/to/input'.format(BUCKET_NAME),
        'output': 'gs://{}/path/to/output'.format(BUCKET_NAME)
    }

    # 运行Dataflow作业
    job = storage_client.bucket(BUCKET_NAME).blob(template_gcs_path).create_resumable_upload_session()
    job.run(job_name=job_name, parameters=parameters)

# 定义Airflow DAG
default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1
}

with DAG('bq_dataflow_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    # 添加检查和删除BigQuery表的任务
    check_bq_table_task = PythonOperator(
        task_id='check_bq_table',
        python_callable=check_and_delete_bq_table
    )

    # 添加运行Dataflow作业的任务
    run_dataflow_task = PythonOperator(
        task_id='run_dataflow_job',
        python_callable=run_dataflow_job
    )

    # 设置任务依赖关系
    check_bq_table_task >> run_dataflow_task

在上面的示例中，我们首先定义了一个check_and_delete_bq_table函数，用于检查BigQuery表是否存在，并在必要时删除它。然后，我们定义了一个run_dataflow_job函数，用于运行Dataflow作业。

在Airflow DAG中，我们使用PythonOperator来执行这两个函数作为任务。我们设置了任务的依赖关系，以确保在运行Dataflow作业之前先执行检查和删除BigQuery表的任务。

请注意，上述示例假设您已经在Google Cloud上设置了正确的授权和环境配置，并且已经安装了所需的Python库。