Airflow 可以与 NiFi 或 StreamSets 集成，以实现数据管道的编排和调度。下面是一种可能的解决方法，包含了一些代码示例：

1. 安装所需的库和组件：

pip install apache-airflow

2. 配置 Airflow：

在 Airflow 的配置文件中，将 dags_folder 设置为你的 DAG 文件夹的路径，例如 /path/to/dags_folder。

3. 创建一个 DAG 文件：

在 DAG 文件夹中创建一个 Python 文件，例如 nifi_integration.py，并定义一个 DAG：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

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

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

task1 = BashOperator(
    task_id='run_nifi_pipeline',
    bash_command='nifi-cli execute --file /path/to/nifi_pipeline.xml',
    dag=dag
)

task2 = BashOperator(
    task_id='run_streamsets_pipeline',
    bash_command='streamsets-cli pipeline start -n "pipeline_name"',
    dag=dag
)

task1 >> task2

在上面的示例中，run_nifi_pipeline 和 run_streamsets_pipeline 任务使用 BashOperator 运行 NiFi 和 StreamSets 的命令行工具来执行相应的数据管道。

4. 配置 NiFi 和 StreamSets：

在 run_nifi_pipeline 任务中，bash_command 参数指定了运行 NiFi 的命令行工具的命令。你需要将 /path/to/nifi_pipeline.xml 替换为你实际的 NiFi 管道文件的路径。

在 run_streamsets_pipeline 任务中，bash_command 参数指定了运行 StreamSets 的命令行工具的命令。你需要将 "pipeline_name" 替换为你实际的 StreamSets 管道的名称。

5. 运行 Airflow：

启动 Airflow 服务，并使用以下命令运行 DAG：

airflow dags trigger nifi_integration

Airflow 将自动执行 DAG 中定义的任务，并运行 NiFi 和 StreamSets 的相应管道。

请注意，这只是一种示例方法，你可以根据自己的需求和具体的环境进行调整和优化。