在Google Cloud Composer中使用Airflow的DataprocPySparkOperator设置任务超时时间的方法如下：

1. 在DAG文件中导入所需的模块：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.dataproc_operator import DataprocPySparkOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

2. 创建DAG对象并设置默认参数：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'project_id': 'your-project-id',
    'region': 'your-region',
    'zone': 'your-zone'
}

with DAG('dataproc_pyspark_operator_example',
         default_args=default_args,
         schedule_interval=timedelta(days=1)) as dag:
    # DAG tasks will be defined here.

3. 创建DataprocPySparkOperator任务并设置超时时间：

    task_id = 'dataproc_pyspark_operator_task'
    cluster_name = 'your-dataproc-cluster'
    main_jar = 'gs://your-bucket/main.jar'
    main_class = 'com.example.MainClass'
    arguments = ['arg1', 'arg2']
    
    task = DataprocPySparkOperator(
        task_id=task_id,
        main_jar=main_jar,
        main_class=main_class,
        arguments=arguments,
        cluster_name=cluster_name,
        pyfiles=[],  # Optional: Add any additional Python files required for the job
        dag=dag,
        timeout=3600  # Set the timeout value to 1 hour (3600 seconds)
    )

在上述代码中，timeout参数设置了任务的超时时间为1小时（3600秒）。你可以根据需要调整超时时间。

4. 定义任务之间的依赖关系：

    # Add any additional tasks and define their dependencies
    task >> ...

请确保将your-project-id、your-region、your-zone、your-dataproc-cluster、gs://your-bucket/main.jar、com.example.MainClass、arg1和arg2替换为你的实际值。

这样，使用DataprocPySparkOperator的任务将在一个小时后超时。