Airflow 在日志中执行操作两次的问题通常是由于任务重试或任务依赖造成的。下面是一些可能的解决方法：

1. 检查任务的依赖关系：确保任务的依赖关系正确配置，并且每个任务的依赖项都已经成功完成。在 DAG 中，可以使用 >> 运算符来定义任务之间的依赖关系。

2. 检查任务的重试设置：在 DAG 中，可以为每个任务设置重试次数和重试间隔。如果任务因为某些原因失败，Airflow 将尝试重新执行该任务。您可以检查 DAG 配置中的 retries 和 retry_delay 参数，确保它们设置得合理。

3. 检查任务的执行时间表：Airflow 使用执行时间表来确定何时运行任务。如果任务的执行时间表不正确配置，可能会导致任务多次执行。您可以检查 DAG 配置中的 schedule_interval 参数，确保它设置得正确。

4. 检查任务的 IDempotence：确保任务是幂等的，即无论执行多少次，都会产生相同的结果。这样，即使任务多次执行，也不会对系统状态造成不同的影响。

以下是一个示例 DAG，展示了如何使用 Airflow 解决任务重试和依赖问题：

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

def task1():
    # 任务逻辑

def task2():
    # 任务逻辑

dag = DAG(
    'example_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@daily',
    retries=3,
    retry_delay=timedelta(minutes=5)
)

task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task1,
    dag=dag
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task2,
    dag=dag
)

task_1 >> task_2

在上述示例中，task_1 依赖于 task_2，并且每个任务最多重试三次，每次重试间隔为五分钟。这样，如果 task_1 失败，Airflow 将重试三次，然后再执行 task_2。