在Airflow中，有时任务的调度可能会受到依赖关系的阻碍，这可能是由于依赖任务的状态不正确或者依赖任务的执行时间过长所引起的。以下是一些解决这个问题的方法：

1. 检查依赖任务的状态：首先，确保依赖任务已成功执行并处于正确的状态。你可以通过Airflow的Web界面或命令行界面来检查任务的状态。如果依赖任务的状态不正确，你可以尝试手动重新运行或修复依赖任务。

2. 调整依赖任务的执行时间：如果依赖任务的执行时间过长，你可以尝试调整时间以减少任务之间的依赖关系。你可以通过调整任务的调度时间或增加任务的并行度来实现。

3. 调整任务的依赖关系：你可以检查任务之间的依赖关系，并尝试重新定义它们的依赖关系。你可以通过修改任务的upstream或downstream属性来调整任务之间的依赖关系。确保依赖任务完成后，它们会自动触发下游任务的执行。

以下是一个简单的代码示例，演示如何调整任务的依赖关系：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

dag = DAG(
    'example_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag
)

task3 = DummyOperator(
    task_id='task3',
    dag=dag
)

# 调整任务的依赖关系
task1 >> task3
task2 >> task3

在上面的示例中，task1和task2是并行任务，它们都依赖于task3的完成。通过将task1和task2都设置为task3的上游任务，你可以确保它们会在task3完成后执行。

希望上述解决方法能帮助你解决Airflow DAG执行的依赖关系问题。