要估计BigQuery流式插入的大小以避免超出限制，可以使用以下解决方法：

1. 首先，确定要插入的数据的大小。可以通过将数据加载到BigQuery表中来获取数据的大小。例如，可以使用以下代码来加载数据并获取其大小：

from google.cloud import bigquery

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

# 定义要插入的数据
data = [
    {'name': 'John', 'age': 25},
    {'name': 'Jane', 'age': 30},
    {'name': 'Bob', 'age': 35}
]

# 定义要插入的表和模式
table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'
schema = [
    bigquery.SchemaField('name', 'STRING'),
    bigquery.SchemaField('age', 'INTEGER')
]

# 创建一个临时表用于估计插入大小
tmp_table_id = 'your-project.your_dataset.tmp_table'

# 将数据加载到临时表中
job_config = bigquery.LoadJobConfig(schema=schema, write_disposition='WRITE_TRUNCATE')
client.load_table_from_json(data, tmp_table_id, job_config=job_config).result()

# 获取临时表的大小
tmp_table = client.get_table(tmp_table_id)
tmp_table_size = tmp_table.num_bytes

# 打印临时表的大小
print(f'Temporary table size: {tmp_table_size} bytes')

2. 接下来，根据要插入的数据大小和BigQuery的限制来估计插入的大小。BigQuery对每个表的最大大小有限制，对于标准表是10TB，对于分区表是4TB。确保要插入的数据大小不会超过这些限制。

3. 如果要插入的数据大小超过了BigQuery的限制，可以考虑以下解决方法：

   • 将数据分割成较小的批次，并使用并行插入来插入数据。可以使用BigQuery的insert_rows或insert_rows_json方法来插入数据。
   • 如果数据量非常大，可以考虑将数据存储在Google Cloud Storage（GCS）中，并使用BigQuery的数据导入功能来加载数据。

注意：对于流式插入，还要考虑BigQuery每秒的写入限制。对于标准表，写入限制为每秒100,000行或1GB数据，对于分区表，写入限制为每秒20,000行或1GB数据。确保在插入数据时不会超过这些限制。