要给出"Airflow ECSOperator示例"的解决方法，我们可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你的Airflow环境已经设置好并且可以正常工作。

2. 安装所需的依赖库。运行以下命令来安装boto3和apache-airflow-providers-amazon：

pip install boto3 apache-airflow-providers-amazon

3. 在你的Airflow DAG文件中，导入所需的库和模块：

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.ecs_operator import ECSOperator
from datetime import datetime

4. 定义你的DAG并设置默认参数：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1)
}

dag = DAG(
    'ecs_operator_example',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None
)

5. 创建一个ECSOperator任务，并将其添加到DAG中：

task1 = ECSOperator(
    task_id='ecs_task',
    task_definition='your_task_definition',
    cluster='your_cluster',
    overrides={
        'containerOverrides': [
            {
                'name': 'your_container_name',
                'environment': [
                    {
                        'name': 'your_variable',
                        'value': 'your_value'
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    aws_conn_id='your_aws_connection',
    dag=dag
)

在上面的代码中，你需要替换以下参数：

• task_definition：你的ECS任务定义的名称或ARN。
• cluster：你的ECS集群的名称。
• overrides：要覆盖的任务定义的值，包括容器名称和环境变量。
• aws_conn_id：你的AWS连接ID，你可以在Airflow的连接管理界面中找到。

6. 可选地，你可以添加其他任务或操作符到DAG中，以构建更复杂的工作流程。

7. 最后，保存并启动你的DAG，然后观察Airflow的Web界面来监视任务的执行情况。

以上就是使用Airflow ECSOperator的一个简单示例。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。