在使用Airflow的BigQueryOperator与BigQuery时，可能会遇到BigQuery的配额和限制问题。以下是一些解决方法和代码示例：

1. 配额问题：当达到BigQuery的配额限制时，可以通过请求增加配额或调整代码逻辑来解决。

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1),
}

with DAG('bigquery_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    
    # 定义BigQueryOperator任务
    bq_query_task = BigQueryOperator(
        task_id='bq_query_task',
        bql='SELECT * FROM your_table',
        use_legacy_sql=False,
        dag=dag
    )
    
    # 设置任务间的依赖关系
    bq_query_task

2. 数据传输限制问题：当需要传输大量数据时，可以考虑使用分区表、增量加载等方法来减少数据传输量。

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1),
}

with DAG('bigquery_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    
    # 定义BigQueryOperator任务
    bq_query_task = BigQueryOperator(
        task_id='bq_query_task',
        bql='SELECT * FROM your_table WHERE date = {{ ds }}',  # 使用分区表，仅传输当天的数据
        use_legacy_sql=False,
        dag=dag
    )
    
    # 设置任务间的依赖关系
    bq_query_task

3. 并发限制问题：当并发执行BigQuery任务时，可能会达到BigQuery的并发限制。可以通过调整DAG的调度间隔或增加Worker数量来解决。

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1),
}

with DAG('bigquery_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@hourly', max_active_runs=5) as dag:
    
    # 定义BigQueryOperator任务
    bq_query_task = BigQueryOperator(
        task_id='bq_query_task',
        bql='SELECT * FROM your_table',
        use_legacy_sql=False,
        dag=dag
    )
    
    # 设置任务间的依赖关系
    bq_query_task

上述代码示例可以根据具体情况进行调整，以解决BigQuery的配额和限制问题。同时，建议根据BigQuery的官方文档了解更多关于配额和限制的信息，并根据实际需求来进行调整。