在没有Apache Airflow的情况下运行Apache Airflow DAG

是不可能的，因为Apache Airflow是一个开源的工作流管理平台，用于调度和监控数据处理任务。它提供了一个可视化的界面来定义、调度和监控工作流，称为DAG（Directed Acyclic Graphs）。

DAG是一种有向无环图，用于表示任务之间的依赖关系。在Apache Airflow中，DAG由一系列任务（Task）和任务之间的依赖关系组成。每个任务代表一个具体的工作单元，可以是一个脚本、一个命令、一个作业等。任务之间的依赖关系定义了它们的执行顺序。

Apache Airflow的核心概念包括：

1. DAG：由一系列任务和任务之间的依赖关系组成的有向无环图。
2. Task：DAG中的一个具体工作单元，可以是一个脚本、一个命令、一个作业等。
3. Operator：定义了任务的执行逻辑，例如BashOperator用于执行Shell脚本，PythonOperator用于执行Python函数等。
4. Sensor：用于检测外部条件是否满足，例如FileSensor用于检测文件是否存在，HttpSensor用于检测HTTP服务是否可用等。
5. Scheduler：负责根据DAG的定义和依赖关系，将任务按照合适的顺序进行调度和执行。
6. Executor：负责执行任务，可以是本地执行器（LocalExecutor）或分布式执行器（CeleryExecutor）。
7. Web UI：提供了一个可视化的界面，用于管理和监控DAG的执行情况。

Apache Airflow的优势包括：

1. 可编程性：通过Python脚本定义DAG，可以灵活地控制任务的执行逻辑。
2. 可扩展性：支持自定义Operator和Sensor，可以根据需求扩展功能。
3. 可视化界面：提供了一个直观的Web UI，方便管理和监控任务的执行情况。
4. 调度和监控：自动化任务的调度和监控，支持任务重试、任务超时等功能。
5. 分布式执行：支持分布式执行任务，可以通过CeleryExecutor将任务分发到多个执行器上。

在使用Apache Airflow之前，需要安装和配置Airflow环境，包括安装依赖库、初始化数据库、配置调度器等。具体的安装和配置步骤可以参考腾讯云的产品文档：Apache Airflow产品文档。

腾讯云提供了一系列与Apache Airflow相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等。根据具体的需求，可以选择适合的产品来支持Apache Airflow的运行。例如，可以使用云服务器来搭建Airflow的运行环境，使用云数据库来存储任务的元数据，使用云存储来存储任务的输入和输出数据等。

总结起来，在没有Apache Airflow的情况下运行Apache Airflow DAG是不可能的，因为Apache Airflow是一个专门用于调度和监控数据处理任务的工作流管理平台，它提供了一系列的概念和功能来支持任务的定义、调度和执行。