这个问题的原因是Bigquery作业在完成查询之前过期。为了解决这个问题，您可以使用Bigquery的分页查询功能，这样可以处理大量数据而不会引起过期问题，并且只返回您需要的结果。

下面是一个代码示例，展示如何使用分页查询来解决这个问题：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT *
FROM `your_table`
"""

# 设置分页查询的大小和偏移量
page_size = 1000
offset = 0

while True:
    # 执行查询
    job_config = bigquery.QueryJobConfig(
        query=query,
        max_results=page_size,
        start_index=offset,
        use_legacy_sql=False
    )
    query_job = client.query(query, job_config=job_config)

    # 处理结果
    rows = query_job.result()
    for row in rows:
        # 对每行执行操作
        print(row)

    # 检查是否还有下一页
    if len(rows) < page_size:
        break
    else:
        offset += page_size

# 当所有结果都处理完毕时，Bigquery作业就不会再过期了

在上面的示例中，我们使用了max_results参数来指定每个分页查询返回的行数，并使用start_index来指定查询开始的偏移量。然后，我们使用len(rows) < page_size来检查是否还有下一页。如果没有下一页了，我们就跳出循环并结束查询。

这样，我们就可以避免Bigquery作业在遍历行之前过期的问题，从而可以处理大量数据并只返回需要的结果。