Airflow是一个用于编排、调度和监控工作流的开源平台。它使用DAG（有向无环图）来定义工作流，并使用任务资源来管理任务的资源使用情况。下面是一个使用Airflow DAG和任务资源的示例解决方法：

1. 定义任务资源：

from airflow.models import TaskInstance

def check_task_resources(task_instance, **kwargs):
    # 获取任务实例的资源使用情况
    resources = task_instance.resources
    # 检查资源使用情况是否符合要求
    if resources['cpu'] > 0.8:
        raise ValueError("CPU资源使用超过阈值！")
    if resources['memory'] > 2048:
        raise ValueError("内存资源使用超过阈值！")
    if resources['gpu'] > 2:
        raise ValueError("GPU资源使用超过阈值！")

2. 定义DAG和任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=check_task_resources,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=check_task_resources,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

task3 = PythonOperator(
    task_id='task3',
    python_callable=check_task_resources,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

task1 >> task2 >> task3

在上面的示例中，我们首先定义了一个用于检查任务资源使用情况的函数check_task_resources。然后，我们创建了一个DAG对象，并定义了三个PythonOperator任务（task1、task2和task3），每个任务都调用了check_task_resources函数来检查任务的资源使用情况。最后，我们使用>>运算符将任务按顺序连接起来。

注意，在上述示例中，我们使用了provide_context=True来提供任务上下文，这样可以在函数中访问任务实例（task_instance）并获取资源使用情况。您可以根据自己的需求自定义资源检查逻辑，并在函数中使用适当的条件进行资源使用情况的检查和处理。

希望以上示例对您有帮助！