下面是一个示例代码，演示了如何在Apache Beam中使用Dataflow管道和具有高延迟时间的简单DoFn：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

class DelayedProcessingDoFn(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        import time
        time.sleep(10)  # 模拟高延迟时间
        yield element

def run_pipeline():
    pipeline_options = PipelineOptions()
    with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:
        delayed_data = (
            p
            | 'Create Data' >> beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])
            | 'Delayed Processing' >> beam.ParDo(DelayedProcessingDoFn())
            | 'Print Result' >> beam.Map(print)
        )

if __name__ == '__main__':
    run_pipeline()

在上面的示例中，我们定义了一个名为DelayedProcessingDoFn的自定义DoFn类，其中process方法使用time.sleep来模拟高延迟时间。然后，我们使用beam.ParDo将该DoFn应用于输入数据，并在beam.Map中将结果打印出来。

要运行此代码，您需要安装Apache Beam和相关依赖。您还需要将代码保存在一个Python文件中，并使用命令行运行它，例如：

python my_pipeline.py

这将创建一个Dataflow管道，并在Dataflow中执行它。请注意，由于高延迟时间，该管道的运行时间将比较长。