在Airflow中，如果DAG触发但任务无法执行，可能有以下几种常见的解决方法：

1. 检查任务的依赖关系：确保任务的所有依赖项都已满足。可以通过使用airflow test命令在命令行中手动运行任务，以检查任务是否能够成功执行。

# 例如，手动运行任务
airflow test   

2. 检查任务的调度时间：确保任务的调度时间与当前时间匹配。可以使用airflow scheduler命令启动调度程序，并确保任务已经按照预期进行调度。

# 例如，启动调度程序
airflow scheduler

3. 检查任务的状态：在Airflow的Web界面中，检查任务的状态是否为“queued”，如果是，则可能是由于调度器还没有将任务分配给执行器。可以尝试重启调度程序，或者通过增加并行执行器的数量来提高任务的执行速度。

# 例如，重启调度程序
airflow scheduler -R

4. 检查任务的资源需求：如果任务需要特定的资源（例如CPU、内存、磁盘空间等），确保这些资源是可用的。如果资源不足，可以尝试增加资源的配额或者调整任务的资源需求。

# 例如，调整任务的资源需求
task = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='my_command',
    executor_config={
        'request_memory': '2G',
        'request_cpu': '1',
        'limit_memory': '4G',
        'limit_cpu': '2',
    },
    dag=dag
)

5. 检查任务的日志和错误信息：在Airflow的Web界面中，查看任务的日志和错误信息，以确定任务执行失败的原因。根据错误信息，可以采取相应的措施修复问题。

这些是一些常见的解决方法，但具体的解决方法可能取决于你的具体情况和问题。希望以上信息对你有所帮助！