在Apache Airflow中为任务分配内存，可以通过在task的task_id后面添加_memory后缀来指定任务所需的内存大小。例如，如果你的task_id为my_task，那么你可以在dag文件中使用my_task_memory来指定该任务的内存大小。

以下是一个示例代码，展示了如何为任务分配内存：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
}

def my_task_function():
    # 任务的逻辑代码
    pass

with DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    my_task = PythonOperator(
        task_id='my_task',
        python_callable=my_task_function,
        op_args=[],
        op_kwargs={},
        provide_context=True,
        executor_config={
            'KubernetesExecutor': {'request_memory': '2G', 'limit_memory': '4G'}
        }
    )

在上面的示例中，executor_config参数用于指定任务的内存大小。request_memory表示任务请求的内存大小，limit_memory表示任务的内存限制大小。

要增加任务的内存，只需修改request_memory和limit_memory的值即可。

注意，上述示例中使用了KubernetesExecutor作为执行器，如果你使用的是其他执行器，例如CeleryExecutor或LocalExecutor，那么需要相应地修改executor_config的内容。

请根据你的实际情况进行调整和设置。