请解释 Airflow 中的 DAG 概念，并说明它承担哪些职责？
考察说明
考查对 Airflow 核心抽象 DAG 的定义及其在调度工作流中的作用的掌握程度。
回答思路
- 【回答框架 1】DAG 是 Airflow 中有向无环图，由任务节点和依赖边组成，用 Python 代码定义，描述工作流的执行顺序和依赖关系。
- 【回答框架 2】它的作用是把复杂的数据处理流程拆解为多个可独立调度的任务，并明确任务间的先后与触发条件，使流程可维护、可重试、可监控。
- 【回答框架 3】DAG 本身负责定义流程结构，不执行具体任务，真正的执行由调度器根据 DAG 的调度参数生成任务实例并分发到执行器完成。
- 【关键点 1】DAG 是有向无环图，保证任务依赖不构成循环。
- 【关键点 2】DAG 用 Python 定义，便于版本控制和代码复用。
- 【关键点 3】DAG 核心职责是描述任务依赖和调度规则。
- 【关键点 4】DAG 运行状态可通过 UI 和日志查看。
- 【易错点 1】容易混淆 DAG 定义和任务实例，实际运行的是 DAG 生成的 DagRun 和 TaskInstance。
- 【易错点 2】编写 DAG 时不能在同一文件过度使用动态生成或复杂逻辑，会导致解析性能下降。
- 【易错点 3】DAG 内任务依赖应明确清晰，避免隐式依赖造成调度混乱。