要实现Airflow DAG的持续部署，可以使用以下步骤：

1. 使用版本控制系统（如Git）管理Airflow DAG的代码。将DAG代码存储在版本控制库中，以便进行版本控制和团队协作。

2. 使用持续集成/持续部署（CI/CD）工具来自动化DAG的构建和部署过程。常见的CI/CD工具包括Jenkins、Travis CI、GitLab CI等。

3. 在CI/CD工具中设置构建和部署的流水线。流水线应包括以下步骤：

   • 拉取最新的DAG代码：从版本控制库中拉取最新的DAG代码。
   • 安装依赖：安装DAG所需的依赖库。
   • 验证代码：运行代码静态分析和单元测试，确保代码质量和功能正常。
   • 构建DAG：将DAG代码编译为Airflow可识别的格式（通常是Python文件）。
   • 部署DAG：将构建好的DAG代码部署到Airflow服务器上。

4. 配置CI/CD工具与Airflow服务器的连接。这可以通过传递Airflow的连接配置（如数据库连接信息）给CI/CD工具的环境变量或配置文件来实现。

5. 配置Airflow服务器以自动检测和加载新的DAG。Airflow可以通过设置dags_folder配置项来指定DAG代码的存储位置。确保该路径与CI/CD工具构建和部署DAG的路径一致。

6. 在CI/CD工具中触发流水线，以自动构建和部署DAG。可以通过定时触发、代码推送等方式来触发流水线。

以下是一个使用Jenkins进行Airflow DAG持续部署的示例：

1. 在Jenkins上创建一个新的任务。
2. 配置源代码管理，将Airflow DAG的代码存储在版本控制库中（如Git）。
3. 配置构建触发器，可以选择定时触发、代码推送等方式。
4. 在构建步骤中，执行以下操作：
   • 拉取最新的DAG代码：从Git库中拉取最新的DAG代码。
   • 安装依赖：使用pip安装DAG所需的依赖库。
   • 验证代码：运行代码静态分析和单元测试。
   • 构建DAG：将DAG代码编译为Python文件。
   • 部署DAG：将构建好的DAG代码复制到Airflow服务器的dags_folder路径下。
5. 配置Jenkins与Airflow服务器的连接，传递Airflow的连接配置给Jenkins的环境变量或配置文件。
6. 保存并触发构建。

这样，当Jenkins任务触发时，它会自动拉取最新的DAG代码，构建并部署到Airflow服务器，实现了Airflow DAG的持续部署。