在BigQuery中，流式缓冲区通常会在30分钟内持续，但是具体的持续时间可能会有所不同。以下是一个包含代码示例的解决方法：

首先，您需要使用BigQuery的客户端库将数据写入流式缓冲区。以下示例使用Python的google-cloud-bigquery库：

from google.cloud import bigquery

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

# 指定数据集和表
dataset_id = 'your_dataset_id'
table_id = 'your_table_id'

# 创建一个表数据对象
rows = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 30}
]

# 将数据写入流式缓冲区
errors = client.insert_rows_json(dataset_id, table_id, rows)

if errors == []:
    print("数据写入流式缓冲区成功")
else:
    print("数据写入流式缓冲区失败")

在上述代码中，您需要将your_dataset_id和your_table_id替换为实际的数据集和表的ID。

在数据写入流式缓冲区后，您可以使用以下查询来获取流式缓冲区中的数据：

SELECT * FROM your_dataset_id.your_table_id

请注意，流式缓冲区中的数据在持续30分钟后会自动刷新到目标表中。因此，在查询流式缓冲区中的数据时，请确保等待足够的时间，以便数据被刷新到目标表中。

希望以上信息对您有所帮助！