在BigQuery SQL作业中对Dataflow流水线进行依赖，可以通过以下步骤实现：

步骤 1：创建一个Dataflow流水线 首先，您需要创建一个Dataflow流水线，该流水线将处理您的数据并将其输出到BigQuery表中。您可以使用Dataflow SDK或Apache Beam来编写和运行Dataflow流水线。

以下是一个示例Dataflow流水线，它将读取一个CSV文件，对其中的数据进行转换，并将结果写入到BigQuery表中：

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

# 定义流水线选项
options = PipelineOptions()

# 创建流水线
p = beam.Pipeline(options=options)

# 读取CSV文件
lines = p | 'ReadCSV' >> beam.io.ReadFromText('gs://path/to/input.csv')

# 转换数据
transformed_data = lines | 'TransformData' >> beam.Map(lambda line: line.split(','))

# 将结果写入BigQuery表
transformed_data | 'WriteToBigQuery' >> beam.io.WriteToBigQuery(
    table='project_id.dataset.table',
    schema='column1:string,column2:integer,column3:float',
    create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
    write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_TRUNCATE
)

# 运行流水线
p.run()

步骤 2：创建一个BigQuery SQL作业 接下来，您需要创建一个BigQuery SQL作业，该作业将依赖于上一步中创建的Dataflow流水线。

以下是一个示例BigQuery SQL作业，它将使用之前创建的Dataflow流水线输出的BigQuery表作为输入，并执行一些SQL操作：

SELECT column1, SUM(column2) AS total
FROM `project_id.dataset.table`
GROUP BY column1

步骤 3：将BigQuery SQL作业与Dataflow流水线关联 最后，您可以使用BigQuery的API或命令行工具将BigQuery SQL作业与Dataflow流水线关联起来。这样，当Dataflow流水线完成时，BigQuery SQL作业将自动开始执行。

以下是一个使用BigQuery API来关联BigQuery SQL作业和Dataflow流水线的示例代码：

from google.cloud import bigquery

# 创建BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义SQL作业配置
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
job_config.use_legacy_sql = False

# 定义SQL查询
query = """
SELECT column1, SUM(column2) AS total
FROM `project_id.dataset.table`
GROUP BY column1
"""

# 创建SQL作业
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

# 等待作业完成
query_job.result()

通过以上步骤，您已成功将BigQuery SQL作业与Dataflow流水线关联起来，实现了作业之间的依赖关系。当Dataflow流水线完成后，BigQuery SQL作业将开始执行，并使用Dataflow流水线输出的结果作为输入数据。