可以使用Airflow的SubDagOperator来实现。SubDagOperator可以将一个DAG作为子DAG运行，并可以根据需要调整其各个任务的执行顺序和依赖关系。具体来说，可以将每个小时级任务定义为其自己的DAG，然后在每天的DAG中使用SubDagOperator来运行这些小时级DAG，并用PythonOperator和BashOperator等运算符来控制它们的执行逻辑。例如：

# 定义小时级的DAG
hourly_dag = DAG(
    dag_id='hourly_dag',
    schedule_interval="@hourly",
    default_args=default_args,
    catchup=False
)

# 定义小时级任务，省略部分代码
hourly_task = BashOperator(
    task_id='hourly_task',
    bash_command='...',
    dag=hourly_dag,
)

# 定义每天的DAG
daily_dag = DAG(
    dag_id='daily_dag',
    schedule_interval="@daily",
    default_args=default_args,
    catchup=False
)

# 定义SubDagOperator
hourly_subdag_task = SubDagOperator(
    task_id='hourly_subdag_task',
    subdag=hourly_dag,
    dag=daily_dag,
)

# 定义每天级任务，省略部分代码
daily_task = PythonOperator(
    task_id='daily_task',
    python_callable=...,
    op_kwargs=...,
    dag=daily_dag,
)

# 设置任务之间的依赖关系
hourly_task >> hourly_subdag_task >> daily_task

这里我们定义了一个名为“hourly_dag”的小时级DAG，其中包含一个名为“hourly_task”的小时级任务。然后我们定义了一个名为“daily_dag”的每天级DAG，其中包含一个名为“daily_task”的每天级任务和一个SubDagOperator，用于运行“hourly_dag”。最后，我们使用“>>”操作符来将这些任务连接起来，并指定它们之间的依赖关系。

注意：以上代码示例仅用于演示SubDagOperator的示例，实际情况下可能需要根据实际需求进行适当的修改。