要使用Apache Airflow的BigQuery Operator执行任务，首先需要引入相关模块：

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator
from datetime import datetime

接下来，可以创建一个DAG并定义任务：

dag = DAG(
    'bigquery_operator_example',
    description='An example DAG to run BigQuery Operator',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

task = BigQueryOperator(
    task_id='bigquery_task',
    sql='SELECT * FROM `your_project.your_dataset.your_table`',
    destination_dataset_table='your_project.your_dataset.your_output_table',
    write_disposition='WRITE_APPEND',
    dag=dag
)

在上面的代码示例中，sql参数指定了要执行的BigQuery查询语句。destination_dataset_table参数指定了查询结果要写入的目标表。write_disposition参数定义了写入目标表的方式，此处使用了WRITE_APPEND表示追加写入。

最后，将任务添加到DAG中并设置任务之间的依赖关系：

task

完整的代码示例如下：

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'bigquery_operator_example',
    description='An example DAG to run BigQuery Operator',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

task = BigQueryOperator(
    task_id='bigquery_task',
    sql='SELECT * FROM `your_project.your_dataset.your_table`',
    destination_dataset_table='your_project.your_dataset.your_output_table',
    write_disposition='WRITE_APPEND',
    dag=dag
)

task

请根据实际情况替换your_project、your_dataset和your_table为正确的项目、数据集和表名。另外，还可以根据需要设置其他参数，例如create_disposition、use_legacy_sql等。