要在Airflow UI中加载本地和AWS S3上的日志，您可以使用Airflow提供的S3TaskHandler和LocalTaskHandler来配置日志处理程序。

以下是一个示例解决方案，您可以在Airflow的DAG文件中添加以下代码：

from airflow import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.executors.s3_and_local_executor import S3TaskHandler, LocalTaskHandler

# 定义S3和本地日志处理程序
s3_handler = S3TaskHandler()
local_handler = LocalTaskHandler()

def load_logs_from_s3():
    # 从S3加载日志
    s3_handler.load_task_logs(self)

def load_logs_from_local():
    # 从本地加载日志
    local_handler.load_task_logs(self)

with DAG(
    dag_id='log_loading_dag',
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval='@daily',
) as dag:
    # 添加任务
    load_logs_from_s3_task = PythonOperator(
        task_id='load_logs_from_s3',
        python_callable=load_logs_from_s3,
    )
    
    load_logs_from_local_task = PythonOperator(
        task_id='load_logs_from_local',
        python_callable=load_logs_from_local,
    )

    # 设置任务依赖关系
    load_logs_from_s3_task >> load_logs_from_local_task

在上面的示例中，我们首先导入了S3TaskHandler和LocalTaskHandler，然后定义了两个函数load_logs_from_s3和load_logs_from_local，这些函数将分别用于从S3和本地加载日志。

在DAG中，我们创建了两个PythonOperator任务load_logs_from_s3_task和load_logs_from_local_task，并将相应的函数分配给它们。最后，我们使用>>操作符设置了任务之间的依赖关系，使load_logs_from_s3_task在load_logs_from_local_task之前运行。

请注意，上述示例仅用于演示目的，您可能需要根据您的实际需求进行适当的更改和调整。此外，确保您的Airflow环境正确配置了连接到AWS S3的凭据和权限。