1. 确认您的Google Cloud账户已经授予了适当的权限，以让您的Airflow DAG能够对该数据集进行查询。

2. 在您的代码中提供Google Cloud账户密钥或者使用项目默认的Google Cloud服务账户。

3. 确保BigQueryOperator的参数project_id设置正确，与您的Google Cloud项目ID匹配。

示例代码：

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

# 按照您的要求定义DAG
dag = DAG('my_dag', description='Query bigquery-public-dataset',
          schedule_interval='0 0 * * *',
          start_date=datetime.datetime(2019, 1, 1),
          catchup=False)

# BigQueryOperator 构造器的第一个参数是任务名称，第二个参数是用于查询的SQL语句。
# 您可以使用“project_id”和“use_legacy_sql”等其他参数，具体根据您的要求进行调整。
# 这里以bigquery-public-dataset.SAMPLES.TRAIN为例，该数据集是公共数据集中的一个例子。
bq_operator = BigQueryOperator(
    task_id='my_bq_task',
    sql='SELECT name, year, num FROM `bigquery-public-data.samples.natality` LIMIT 10;',
    destination_dataset_table='my_destination_table',
    write_disposition='WRITE_TRUNCATE',
    allow_large_results=True,
    dag=dag)

# 在DAG中添加BigQueryOperator任务
bq_operator