1. 检查目标数据集是否存在：确保目标数据集存在，并且用户有写入数据的权限。如果目标数据集不存在，则必须创建它，并为用户授予适当的访问权限。

2. 检查源数据是否可用：检查您的数据源是否可用。如果您的数据源在导入数据时不可访问，则可能导致BigQuery Transfer进入挂起状态。例如，如果您在导入数据时使用Google Cloud Storage作为数据源，则确保在传输运行之前将文件上传到正确的Cloud Storage桶中。

3. 检查传输配置：仔细检查您的传输配置。如果传输配置中存在错误，或者存在与目标数据集的设置冲突的问题，则传输可能被挂起。例如，如果您使用了表模式，请确保表结构匹配。如果您在传输运行期间修改了目标数据集，请确保目标数据集的设置与您的传输配置相匹配。

以下是一个示例，说明如何使用Python代码检查传输状态并解决挂起问题：

from google.cloud import bigquery_datatransfer_v1

# 传输资源，在此处替换为所需的处理程序
transfer_client = bigquery_datatransfer_v1.DataTransferServiceClient()

# 传输实例名称，在此处替换为所需的处理程序
transfer_config_name = transfer_client.transfer_config_path(
    project_id, 'us-central1', transfer_config_id)

# 获取传输实例状态
result = transfer_client.get_transfer_config(transfer_config_name)

print(result)

# 如果传输实例的状态是“DISABLED”或“PENDING”，则重新启用它
if result.state == transfer_config_pb2.TransferConfig.State.DISABLED or result.state == transfer_config_pb2.TransferConfig.State.PENDING:
    response = transfer_client.enable_transfer_config(transfer_config_name)
    print(response)

# 如果传输实例的状态是“RUNNING”，则在此处添加代码以跟踪传输进度

在此示例中，我们首先创建了一个传输资源，然后使用该传输资源创建了一个传输实例。接下来，我们使用get_transfer_config()方法检查传输实例的状态。如果状态是“DISABLED”或“PENDING”，则我们使用enable_transfer_config()方法重新启用传输实例。最后，如果状态是“RUNNING”，则我们可以使用其他方法跟踪传输进度。