通过设置 Dag 的超时时间来解决此问题，具体实现可参考以下代码示例：

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


def my_task():
    # Do something...


default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 6, 1),
    'depends_on_past': False,
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
    # 设置超时时间为10小时
    'execution_timeout': timedelta(hours=10)
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My DAG',
    schedule_interval='0 0 * * *'
)

my_task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

在上述的示例代码中，我们通过在 dag 的 default_args 中设置了 execution_timeout 来指定了该 dag 的超时时间为10小时。如果任务运行时间超过了10小时，airflow 会自动将该任务标记为失败。