要将Apache Airflow 1.10.10与远程工作器和S3日志集成，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装所需的软件包：

pip install 'apache-airflow[s3]'
pip install 'apache-airflow[ssh]'

2. 在Airflow的配置文件airflow.cfg中，启用远程工作器和S3日志，请确保将remote_logging和s3_logging选项设置为True。

remote_logging = True
s3_logging = True

3. 在airflow.cfg中，配置S3存储设置。将以下内容添加到配置文件的末尾：

[s3]
remote_log_conn_id = 
remote_base_log_folder = s3:///logs
encrypt_s3_logs = False  # 如果需要加密S3日志，则设置为True
s3_log_file_prefix = airflow/logs

请确保替换和为您自己的S3连接ID和桶名称。

4. 在Airflow的DAG文件中，指定远程工作器和S3日志。

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

def my_task():
    print("Remote task running!")

with DAG('remote_s3_logging_example', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='my_task',
        python_callable=my_task,
        executor_config={
            "executor": "CeleryExecutor",
            "remote_logging": True,
            "remote_log_conn_id": "",
            "remote_base_log_folder": "s3:///logs",
            "encrypt_s3_logs": False,
            "s3_log_file_prefix": "airflow/logs"
        }
    )

请确保替换和为您自己的S3连接ID和桶名称。

5. 启动Airflow调度器和工作进程：

airflow scheduler
airflow worker

此时，您的DAG将使用远程工作器在远程服务器上运行，并将日志写入S3存储桶中。

注意：确保您的Airflow调度器和工作进程能够访问S3存储桶，并具有适当的权限。