当在BigQuery中查询时出现“在查询执行过程中资源超出限制：用于查询的表元数据过大”的错误时，表示查询所涉及的表的元数据过大，超出了BigQuery的限制。这可能是由于查询涉及的表具有大量分区或大量列导致的。

为了解决此问题，可以采取以下措施：

1. 优化查询：尝试减少查询中涉及的表的数量和大小。可以考虑减少查询的时间范围、过滤不必要的列或调整查询中的逻辑来减少表的数量和大小。

2. 分区筛选：如果查询涉及到分区表，可以使用分区筛选器来限制查询的分区范围。通过指定分区列的谓词来筛选出只包含必要数据的分区，这样可以减少查询所需的元数据量。

   示例代码：

   SELECT *
   FROM `project.dataset.table`
   WHERE _PARTITIONTIME BETWEEN TIMESTAMP('start_date') AND TIMESTAMP('end_date')
   

3. 使用视图或临时表：如果查询涉及的表的元数据仍然过大，可以考虑将查询结果保存为视图或临时表，然后在后续查询中使用这些视图或临时表来减少元数据的量。

   示例代码：

   CREATE OR REPLACE VIEW `project.dataset.view_name` AS
   SELECT *
   FROM `project.dataset.table`
   WHERE condition
   
   SELECT *
   FROM `project.dataset.view_name`
   WHERE condition
   

4. 分批查询：如果查询中涉及到的表无法通过上述方法进行优化，可以考虑将查询拆分为多个较小的查询，并将结果合并。这样可以减少每个查询中涉及的表的元数据量。

   示例代码：

   SELECT *
   FROM `project.dataset.table`
   WHERE condition
   LIMIT 1000
   
   UNION ALL
   
   SELECT *
   FROM `project.dataset.table`
   WHERE condition
   LIMIT 1000
   

请注意，以上方法中的示例代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。另外，如果仍然无法解决问题，可能需要联系Google Cloud支持团队以获取更详细的帮助。