在BigQuery项目中，资源分配超额的问题通常是由于查询消耗了太多的计算资源而导致的。以下是一些解决方法和代码示例：

1. 优化查询：优化查询可以减少查询消耗的计算资源。以下是一些优化查询的方法：

   • 选择性地加载字段：只选择需要的字段，避免加载不必要的数据。
   • 使用WHERE子句进行过滤：使用WHERE子句将查询限制在特定的行或日期范围内，减少计算资源的消耗。
   • 使用LIMIT子句限制结果集大小：使用LIMIT子句限制结果集的大小，以减少计算资源的消耗。

   示例代码：

   -- 选择性地加载字段
   SELECT field1, field2 FROM `project.dataset.table`
   
   -- 使用WHERE子句进行过滤
   SELECT * FROM `project.dataset.table` WHERE date > '2022-01-01'
   
   -- 使用LIMIT子句限制结果集大小
   SELECT * FROM `project.dataset.table` LIMIT 1000
   

2. 使用表格分区：将表格分区可以将查询的工作负载分散到不同的分区，从而减少每个查询的计算资源消耗。以下是一个使用表格分区的示例代码：

   -- 创建表格分区
   CREATE TABLE `project.dataset.partitioned_table`
   PARTITION BY DATE(date)
   OPTIONS(
     description = 'A partitioned table'
   ) AS
   SELECT *
   FROM `project.dataset.table`
   

3. 调整资源配额：如果您的查询确实需要更多的计算资源，您可以尝试调整项目或用户的配额限制。以下是一个调整配额限制的示例代码：

   # 设置项目的配额限制
   bq update project --slot_capacity=2000
   
   # 设置用户的配额限制
   bq update user --slot_capacity=1000
   

请注意，每个项目和用户的配额限制是有限制的，您可能需要与Google Cloud支持团队联系以增加配额限制。

总结起来，通过优化查询、使用表格分区和调整资源配额，可以解决BigQuery项目中资源分配超额的问题。请根据您的具体情况选择适合的解决方法。