在BigQuery中，参数化表名通常用于在查询中动态指定表名。以下是一种基本的解决方法，使用Python和BigQuery API来实现参数化表名：

from google.cloud import bigquery

def query_with_parameterized_table(table_name):
    # 创建BigQuery客户端
    client = bigquery.Client()

    # 构建查询字符串
    query = f"SELECT * FROM `{table_name}`"

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

    # 获取查询结果
    results = query_job.result()

    # 处理查询结果
    for row in results:
        # 处理每一行数据
        print(row)

# 指定表名进行查询
table_name = "project.dataset.table"
query_with_parameterized_table(table_name)

在上面的示例代码中，首先我们导入了bigquery模块，然后定义了一个名为query_with_parameterized_table的函数，该函数接受一个表名作为参数。在函数内部，我们创建了一个BigQuery客户端，并使用传入的表名构建了查询字符串。

然后，我们执行了查询，并通过query_job.result()获取了查询结果。最后，我们遍历了查询结果，并处理每一行数据。

使用这种方法，你可以在查询中灵活地指定不同的表名，从而实现参数化表名的功能。请注意，你需要将project.dataset.table替换为你实际的表名。