当使用BigQuery进行查询时，可能会遇到资源限制的问题，例如查询超出允许的运行时间、使用的计算资源超过限制等。在这种情况下，可以尝试以下解决方法：

1. 优化查询：查询可能因为复杂度高或数据量大而耗费大量资源。通过优化查询可以减少资源消耗。例如，使用合适的索引、限制查询结果集大小、避免使用通配符查询等。

2. 增加资源配额：如果查询超过了资源配额，可以考虑联系Google Cloud支持团队，申请增加配额。在Google Cloud Console中，可以在“IAM与管理”>“配额”部分查看和申请配额。

3. 提高并发限制：如果查询因为并发限制而失败，可以尝试减少查询并发数或联系Google Cloud支持团队，申请提高并发限制。

4. 使用分区表：如果查询数据量大，可以考虑将表分区。分区表可以将数据分散存储在多个表中，从而减少查询时需要处理的数据量。

以下是一个代码示例，展示如何使用BigQuery API进行查询并处理查询超过资源限制的情况：

from google.cloud import bigquery

def run_query(query):
    client = bigquery.Client()

    job_config = bigquery.QueryJobConfig()
    job_config.use_legacy_sql = False

    query_job = client.query(query, job_config=job_config)

    try:
        results = query_job.result()  # 等待查询完成
    except Exception as e:
        # 查询失败，处理超过资源限制的情况
        if 'Query exceeded resource limits' in str(e):
            # 在此处实施解决方法，如优化查询、增加配额等
            print("查询超过资源限制，请尝试优化查询或增加配额。")
        else:
            # 其他错误，抛出异常
            raise e

    # 处理查询结果
    for row in results:
        print(row)

# 运行查询
query = "SELECT * FROM `project.dataset.table`"
run_query(query)

在上面的代码示例中，我们使用了google-cloud-bigquery库来执行查询。在run_query函数中，我们创建了一个bigquery.Client对象，并使用bigquery.QueryJobConfig对象配置查询作业。然后，我们使用client.query方法执行查询，并使用query_job.result()等待查询完成。

如果查询失败，我们可以通过捕获异常并检查异常消息来处理超过资源限制的情况。在示例中，我们检查异常消息中是否包含'Query exceeded resource limits'，如果包含，则输出相应的解决方法提示。

请注意，具体的解决方法可能因查询的具体情况而异。以上解决方法仅作为一般指导提供，并不适用于所有情况。要根据具体的查询和资源限制情况，选择适合的解决方法。