要将BigQuery中的数据导出为一个大文件，可以使用BigQuery的导出功能和Google Cloud Storage（GCS）存储解决方案。

以下是一个使用Python代码示例的解决方法：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage

def export_bigquery_data(project_id, dataset_id, table_id, destination_uri):
    # 创建BigQuery和GCS客户端
    bq_client = bigquery.Client(project=project_id)
    storage_client = storage.Client(project=project_id)

    # 构建导出配置
    destination_uri = f"gs://{destination_uri}/{table_id}.csv"
    dataset_ref = bq_client.dataset(dataset_id)
    table_ref = dataset_ref.table(table_id)
    job_config = bigquery.ExtractJobConfig()
    job_config.destination_format = bigquery.DestinationFormat.CSV
    job_config.compression = bigquery.Compression.GZIP

    # 执行导出作业
    extract_job = bq_client.extract_table(
        table_ref,
        destination_uri,
        job_config=job_config,
        location="US",
    )
    extract_job.result()  # 等待导出作业完成

    # 下载导出文件
    bucket_name, blob_name = destination_uri.replace("gs://", "").split("/", 1)
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(blob_name)
    blob.download_to_filename(f"{table_id}.csv.gz")

# 示例用法
export_bigquery_data("your-project-id", "your-dataset-id", "your-table-id", "your-bucket-name")

以上代码使用Google Cloud客户端库中的bigquery和storage模块来创建BigQuery和GCS客户端。然后，使用extract_table方法将BigQuery表中的数据导出为CSV格式，并在导出配置中设置了GZIP压缩。最后，通过GCS客户端下载导出的文件。

请注意，您需要将示例中的"your-project-id"、"your-dataset-id"、"your-table-id"和"your-bucket-name"替换为实际的项目ID、数据集ID、表ID和GCS存储桶名称。

此示例代码仅适用于从BigQuery导出单个表的数据。如果要导出多个表或使用其他导出选项（如Avro格式），请参考BigQuery和GCS的文档以了解更多信息。