这个错误是因为查询所需的资源超出了BigQuery的限制。要解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 优化查询：确保查询语句是高效的，并且只返回所需的数据。可以考虑使用WHERE子句、LIMIT子句或采样数据来减少返回结果的大小。

2. 分区表和聚合：如果可能的话，使用分区表来减少查询的数据量。此外，使用聚合函数如SUM、COUNT等可以减少返回的数据量。

3. 选择适当的机器类型：在运行查询时，可以选择适当的机器类型来提高查询性能和资源使用效率。例如，使用具有更多CPU和内存的机器类型。

下面是一个示例代码，展示如何在Python中处理这个错误：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT COUNT(*) as total_rows
FROM `project.dataset.table`
"""

try:
    query_job = client.query(query)
    result = query_job.result()
    for row in result:
        print("Total rows: ", row.total_rows)
except Exception as e:
    if "Resources exceeded during query execution" in str(e):
        print("Query exceeded resource limits. Try optimizing the query.")
    else:
        print("Error:", e)

在上述示例中，我们使用BigQuery的Python客户端库来运行查询。如果查询超出了资源限制，我们将打印出一条相应的错误消息。否则，我们将打印出查询结果。

希望这个示例能帮助到你解决BigQuery查询资源超出限制的问题！