要在BigQuery中查询使用Datastore导出的文件的数据，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在Google Cloud Console中创建一个新的BigQuery数据集，并确保您具有相应的访问权限。

2. 将Datastore导出的文件上传到Google Cloud Storage中。确保文件存储在与BigQuery数据集相同的区域中。

3. 打开Google Cloud Console的BigQuery界面，选择相应的数据集。

4. 点击“创建数据集”按钮旁边的“创建表”按钮。

5. 在“来源数据”部分，选择“Cloud Storage”。

6. 在“位置”字段中，输入Datastore导出文件的完整路径，例如：“gs://[bucket_name]/[export_file].export_metadata”。

7. 在“架构”部分，选择“自动检测架构”。

8. 点击“创建表”按钮。

9. 完成上述步骤后，您可以使用标准的SQL查询语句查询BigQuery表中的数据。

以下是一个Python代码示例，演示如何使用BigQuery API从Storage中查询Datastore导出的文件的数据：

from google.cloud import bigquery

# 设置Google Cloud项目ID和BigQuery数据集ID
project_id = 'your-project-id'
dataset_id = 'your-dataset-id'

# 创建BigQuery客户端
client = bigquery.Client(project=project_id)

# 构建查询语句
query = """
    SELECT *
    FROM `{}.{}.your_table_name`
    LIMIT 10
""".format(project_id, dataset_id)

# 执行查询
query_job = client.query(query)

# 处理查询结果
results = query_job.result()
for row in results:
    print(row)

确保您已安装适当的Google Cloud SDK和BigQuery Python客户端库，并将项目ID、数据集ID和表名替换为实际的值。这个示例查询了名为your_table_name的表中的前10行数据，并将其打印出来。

请注意，BigQuery中的表名是包含在反引号（`）中的完全限定名称。