在BigQuery中，加载数据到表有一些限制，如文件大小、列数、加载速率等。以下是一些代码示例来解决这些限制：

1. 文件大小限制：BigQuery要求单个文件的大小不超过5TB。如果要加载的文件超过了这个限制，可以考虑分割文件成更小的部分。以下是一个使用Python的示例代码：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 定义要加载的文件路径
file_path = "path/to/large_file.csv"

# 定义分割文件的大小（以MB为单位）
split_size = 100

# 分割文件
def split_file(file_path, split_size):
    with open(file_path, "rb") as file:
        content = file.read()

    file_size = len(content)
    num_parts = file_size // (split_size * 1024 * 1024) + 1

    for i in range(num_parts):
        start = i * split_size * 1024 * 1024
        end = (i + 1) * split_size * 1024 * 1024
        part_content = content[start:end]

        # 保存分割后的文件
        with open(f"part_{i}.csv", "wb") as part_file:
            part_file.write(part_content)

# 加载分割后的文件到BigQuery表
def load_data(table_id, file_paths):
    job_config = bigquery.LoadJobConfig()
    job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV

    for file_path in file_paths:
        with open(file_path, "rb") as file:
            job = client.load_table_from_file(file, table_id, job_config=job_config)

        job.result()  # 等待加载完成

        print(f"Loaded {job.output_rows} rows into {table_id}.")

# 分割文件
split_file(file_path, split_size)

# 定义要加载的表的ID
table_id = "project.dataset.table"

# 定义分割后的文件路径
file_paths = ["part_0.csv", "part_1.csv", "part_2.csv"]

# 加载分割后的文件到表
load_data(table_id, file_paths)

2. 列数限制：BigQuery表的列数限制为10,000列。如果要加载的数据有超过这个限制的列数，可以考虑拆分数据为多个表，然后使用表联接来查询数据。

3. 加载速率限制：BigQuery对每个项目和每个表有加载速率限制，具体限制根据帐户类型和使用情况而定。如果要加载的数据超过了加载速率限制，可以考虑使用并行加载多个表，以提高加载速度。以下是一个使用Python的示例代码：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 定义要加载的文件路径列表
file_paths = ["path/to/file1.csv", "path/to/file2.csv", "path/to/file3.csv"]

# 定义要加载数据的表的ID列表
table_ids = ["project.dataset.table1", "project.dataset.table2", "project.dataset.table3"]

# 加载数据到表
def load_data(table_id, file_path):
    job_config = bigquery.LoadJobConfig()
    job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV

    with open(file_path, "rb") as file:
        job = client.load_table_from_file(file, table_id, job_config=job_config)

    job.result()  # 等待加载完成

    print(f"Loaded {job.output_rows} rows into {table_id}.")

# 并行加载数据到多个表
def parallel_load_data(table_ids, file_paths):
    for table_id, file_path in zip(table_ids, file_paths):
        load_data(table_id, file_path)

# 并行加载数据到多个表
parallel_load_data(table_ids, file_paths)

这些代码示例可以帮助您解决BigQuery表加载限制的问题。请根据实际情况进行适当的修改和调整。