Airflow DAG没有输出的问题可能是由于以下几个原因引起的：

1. DAG定义错误：检查DAG定义中的任务和依赖关系是否正确。确保每个任务都有正确的任务ID和任务操作。

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

def my_task():
    # 任务逻辑代码
    print("Hello Airflow")

dag = DAG('my_dag', description='My DAG', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2022, 1, 1))
task = PythonOperator(task_id='my_task', python_callable=my_task, dag=dag)

2. 任务逻辑错误：检查任务逻辑代码是否正确。确保任务的逻辑代码能够输出到日志中。

def my_task():
    # 任务逻辑代码
    print("Hello Airflow")

3. 日志级别设置错误：检查Airflow的日志级别设置是否正确。确保设置的日志级别能够输出任务的日志。

在airflow.cfg配置文件中，找到以下行并确保设置为以下值：

[core]
...
logging_level = INFO
...

4. 日志存储设置错误：检查Airflow的日志存储设置是否正确。确保日志存储路径正确，并有足够的权限写入日志文件。

在airflow.cfg配置文件中，找到以下行并确保设置为正确的日志存储路径：

[core]
...
dag_processing_log_location = /path/to/log/directory
...

5. DAG未启用：检查DAG是否已启用。确保DAG已经被添加到Airflow的DAG列表中，并且处于启用状态。

通过以下命令启用DAG：

$ airflow dags unpause my_dag

6. 配置错误：检查Airflow的配置文件是否存在错误。确保配置文件中的设置正确，并且可以正确加载。

通过以下命令检查配置文件是否存在错误：

$ airflow config validate

如果配置文件存在错误，将会显示错误信息。

如果以上方法仍然无法解决问题，可以尝试重启Airflow服务，并检查Airflow日志，以查看是否有其他错误信息。