在BigQuery中连接表需要以下用户权限：

1. BigQuery作业运行权限（bigquery.jobs.create）：用于创建和运行查询作业。
2. BigQuery数据集读取权限（bigquery.datasets.get）：用于读取要连接的数据集。
3. BigQuery表读取权限（bigquery.tables.get）：用于读取要连接的表。
4. BigQuery表列读取权限（bigquery.tables.list）：用于列出要连接的表的列信息。

下面是一个使用代码示例的解决方法：

from google.cloud import bigquery

def connect_tables():
    # 设置要连接的数据集和表
    dataset_id = 'your_dataset_id'
    table1_id = 'your_table1_id'
    table2_id = 'your_table2_id'

    # 实例化BigQuery客户端
    client = bigquery.Client()

    # 获取数据集引用
    dataset_ref = client.dataset(dataset_id)

    # 获取第一个表的引用
    table1_ref = dataset_ref.table(table1_id)

    # 获取第二个表的引用
    table2_ref = dataset_ref.table(table2_id)

    # 获取第一个表的列信息
    table1 = client.get_table(table1_ref)
    table1_columns = [field.name for field in table1.schema]

    # 获取第二个表的列信息
    table2 = client.get_table(table2_ref)
    table2_columns = [field.name for field in table2.schema]

    # 打印第一个表的列信息
    print(f"Table1 columns: {table1_columns}")

    # 打印第二个表的列信息
    print(f"Table2 columns: {table2_columns}")

    # 执行连接表的操作
    query = f"""
        SELECT *
        FROM {table1_id}
        INNER JOIN {table2_id}
        ON {table1_id}.column1 = {table2_id}.column2
    """

    # 提交查询作业
    job_config = bigquery.QueryJobConfig()
    query_job = client.query(query, job_config=job_config)

    # 等待查询完成
    query_job.result()

    # 打印查询结果
    for row in query_job:
        print(row)

在上述示例中，我们首先通过bigquery.Client()实例化了一个BigQuery客户端。然后，我们使用client.get_table()方法获取了要连接的表的引用，并使用table.schema属性获取了表的列信息。接下来，我们使用查询语句将两个表连接在一起，并使用client.query()方法提交了一个查询作业。最后，我们使用query_job.result()方法等待查询完成，并使用for循环遍历查询结果并打印出来。