如果您在 BigQuery 数据传输任务中使用了通配符存储对象名称（例如 gs://my_bucket//logs/），则会出现无法识别的问题。此外，BigQuery 数据传输还无法将多个通配符组合在一起（例如 gs://my_bucket//*/logs/）。

要解决此问题，您可以使用 Cloud Storage 的 API 或命令行工具来列出该存储桶中的所有对象。然后，您可以使用所获取的对象名称列表来创建 BigQuery 数据传输任务。下面是使用 Python API 进行此操作的示例代码：

import google.auth
from google.cloud import storage, bigquery_datatransfer_v1

# 设置 Google Cloud 项目 ID 和认证凭据
project_id = "your-project-id"
credentials, _ = google.auth.default()

# 获取 Cloud Storage 存储桶中的所有对象
bucket_name = "my-bucket-name"
storage_client = storage.Client(project=project_id, credentials=credentials)
blobs = storage_client.list_blobs(bucket_name)

# 创建 BigQuery 数据传输任务
dataset_id = "my-dataset-id"
transfer_config = bigquery_datatransfer_v1.types.TransferConfig(
    destination_dataset_id=dataset_id,
    display_name="My transfer config",
    data_source_id="google_cloud_storage",
    params={
        "source_objects": [],
        "destination_table_name_template": "my_table_{}",
        "file_format": "CSV",
    },
)

# 添加 Cloud Storage 存储桶中的对象名称到参数
for blob in blobs:
    transfer_config.params["source_objects"].append(blob.name)

# 创建数据传输客户端并提交任务
client = bigquery_datatransfer_v1.DataTransferServiceClient(credentials=credentials)
response = client.create_transfer_config(parent=f"projects/{project_id}", transfer_config=transfer_config)

print(response)