当遇到BigQuery验证器故障时，可以尝试以下解决方法：

1. 检查SQL查询语句：确保SQL查询语句正确无误，并且符合BigQuery的语法规范。可以使用BigQuery Web UI或其他工具来验证查询语句的正确性。

2. 检查表或视图的权限：确保用户有足够的权限来访问和查询相关的表或视图。可以检查并更新表或视图的权限设置，确保用户具有正确的访问权限。

3. 检查数据集的访问权限：确保用户有足够的权限来访问和查询相关的数据集。可以检查并更新数据集的权限设置，确保用户具有正确的访问权限。

4. 检查网络连接：如果查询需要从外部数据源加载数据或与外部系统进行通信，确保网络连接正常，并且相关的服务可用。

以下是一个示例代码，演示如何使用BigQuery API进行查询验证：

from google.cloud import bigquery

def validate_query(query):
    client = bigquery.Client()
    job_config = bigquery.QueryJobConfig(dry_run=True)
    query_job = client.query(query, job_config=job_config)

    errors = query_job.errors
    if errors:
        for error in errors:
            print(f"Validation Error: {error['message']}")

# 调用函数进行查询验证
validate_query("SELECT * FROM `project.dataset.table`")

通过使用BigQuery API中的dry_run=True参数，我们可以在不执行实际查询的情况下验证查询是否正确。如果有错误，将打印出错误消息。

请注意，上述代码需要安装Google Cloud SDK和BigQuery Python客户端库，并且需要正确设置认证凭据。