当使用BigQuery存储API时，如果遇到多进程错误，可以尝试以下解决方法：

1. 限制并发请求数量：在使用BigQuery存储API时，如果同时发送大量并发请求，可能会导致多进程错误。可以尝试限制并发请求数量，例如使用线程池或控制并发请求数量，以减轻这个问题。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建线程池，控制并发请求数量
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

# 使用线程池提交任务
executor.submit(your_function, your_args)

2. 增加等待时间：如果多进程错误是由于请求过于频繁而导致的，可以尝试增加请求之间的等待时间，以减少请求的频率。

import time

# 增加请求之间的等待时间，例如每个请求之间等待1秒
time.sleep(1)

3. 使用重试机制：如果多进程错误是由于网络或其他不可预测的问题导致的，可以使用重试机制来处理这些错误。

from google.api_core.exceptions import ServiceUnavailable
from tenacity import retry, stop_after_attempt

# 使用重试机制，最多重试3次
@retry(stop=stop_after_attempt(3), retry=retry_if_exception_type(ServiceUnavailable))
def your_function(your_args):
    # 执行你的代码
    pass

请注意，以上解决方法仅供参考，具体解决方法可能会因具体情况而异。建议在使用BigQuery存储API时，仔细阅读相关文档，并根据实际需求进行适当的优化和调整。