AWS Step Functions和Luigi都是流程编排工具，用于协调和管理分布式任务的执行顺序。下面是一个简单的示例，展示了如何使用AWS Step Functions和Luigi来编排任务。

首先，让我们看看如何使用AWS Step Functions来编排任务：

1. 创建一个Step Functions状态机定义（JSON格式），例如：

{
  "Comment": "A sample Step Functions state machine",
  "StartAt": "Task1",
  "States": {
    "Task1": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:task1",
      "End": true
    },
    "Task2": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:task2",
      "End": true
    },
    "Task3": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:task3",
      "End": true
    }
  }
}

2. 部署并执行状态机：

import boto3

def execute_step_function():
    client = boto3.client('stepfunctions')
    response = client.start_execution(
        stateMachineArn='arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:MyStateMachine',
        name='MyExecution'
    )
    return response['executionArn']

上述代码通过AWS SDK for Python (Boto3)启动了一个名为"MyStateMachine"的状态机，并返回了执行的ARN。

接下来，我们来看看如何使用Luigi来编排任务：

1. 创建一个Luigi任务定义，例如：

import luigi

class Task1(luigi.Task):
    def run(self):
        # Task1的逻辑
        pass

class Task2(luigi.Task):
    def requires(self):
        return Task1()

    def run(self):
        # Task2的逻辑
        pass

class Task3(luigi.Task):
    def requires(self):
        return Task2()

    def run(self):
        # Task3的逻辑
        pass

2. 执行任务：

if __name__ == "__main__":
    luigi.build([Task3()], local_scheduler=True)

上述代码使用Luigi的luigi.build函数来执行Task3任务。Luigi会自动解析任务之间的依赖关系，并按正确的顺序执行任务。

综上所述，AWS Step Functions和Luigi都提供了一种方便的方式来编排任务的执行顺序。AWS Step Functions通过定义状态机来协调任务的执行，而Luigi则使用Python类来表示任务，并自动解析任务之间的依赖关系。具体选择哪种工具取决于您的需求和偏好。