1. 安装Apache Airflow

首先需要安装Apache Airflow，可以通过以下命令安装：

pip install apache-airflow

2. 创建DAG

在Airflow中，DAG是指一组任务。可以使用Python代码创建DAG。以下代码演示了创建一个DAG以运行三个任务的方法：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2019, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
}

dag = DAG(
    'MyDAG',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task1 = BashOperator(
    task_id='task1_exec',
    bash_command='echo "Hello World"',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2_exec',
    bash_command='echo "Hello World"',
    dag=dag,
)

task3 = BashOperator(
    task_id='task3_exec',
    bash_command='echo "Hello World"',
    dag=dag,
)

task1.set_downstream([task2, task3])

在这个DAG中，任务1和任务2是同时进行的，并且任务3在任务1和任务2完成后执行。使用set_downstream方法设置任务的依赖关系。

3. 创建任务组

可以使用Airflow的TaskGroup来创建任务组。以下代码演示了如何将任务2和任务3分组，并设置任务组的依赖关系：

from airflow.utils.task_group import TaskGroup

with TaskGroup("MyTaskGroup") as task_group:
    task2 = BashOperator(
        task_id="task2",
        bash_command="echo 'Hello World from task 2'",
        dag=dag
    )

    task3 = BashOperator(
        task_id="task3",
        bash