为了解决这个问题，我们可以使用BigQuery批量插入操作来替代流式插入操作。以下是示例代码：

from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account

# 配置您的密钥文件路径
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    'path/to/your/service/account/key.json'
)

# 初始化 BigQuery客户端
client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=credentials.project_id)

# 设置您的目标表的名称和架构
table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'
schema = [
    bigquery.SchemaField('name', 'STRING'),
    bigquery.SchemaField('age', 'INTEGER'),
    # (您可以添加更多字段，具体取决于您的表架构)
]

# 批量插入数据
rows_to_insert = [
    ('Alice', 23),
    ('Bob', 45),
    ('Charlie', 67),
    # (您可以添加更多行，具体取决于您的数据量)
]

errors = client.insert_rows(table_id, rows_to_insert, schema=schema)

# 检查错误列表 (如果有)
if errors == []:
    print('数据已成功插入表格。')
else:
    print(f'发生错误: {errors}')

使用BigQuery批量插入操作，可以显著提高插入大量数据的速度和效率，从而更好地应对高负载情况。