在BigQuery中，可以使用以下代码示例将数据导出为分层文件夹：YYYY/MM/DD：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage
from datetime import datetime

# 设置BigQuery和Storage客户端
bq_client = bigquery.Client()
gcs_client = storage.Client()

# 指定BigQuery数据集和表名
dataset_id = 'your-dataset-id'
table_id = 'your-table-id'

# 获取当前日期
current_date = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d")

# 指定导出的目标GCS存储桶和文件夹路径
bucket_name = 'your-bucket-name'
folder_path = f'your-folder-path/{current_date}'

# 构建导出配置
destination_uri = f'gs://{bucket_name}/{folder_path}/export*.csv'  # 导出的文件名以export开头，以.csv结尾
table_ref = bigquery.DatasetReference(dataset_id, table_id)
job_config = bigquery.ExtractJobConfig()
job_config.destination_format = 'CSV'
job_config.field_delimiter = ','

# 执行导出任务
extract_job = bq_client.extract_table(
    table_ref,
    destination_uri,
    job_config=job_config
)

extract_job.result()  # 等待导出任务完成

# 检查导出的文件
bucket = gcs_client.get_bucket(bucket_name)
blobs = bucket.list_blobs(prefix=folder_path)
for blob in blobs:
    print(blob.name)

请注意以下几点：

• 代码示例中的your-dataset-id和your-table-id需要替换为实际的数据集和表名。
• 代码示例中的your-bucket-name和your-folder-path需要替换为实际的GCS存储桶和文件夹路径。
• 导出的文件名以"export"开头，以".csv"结尾，可以根据需要进行调整。
• 导出的文件将保存在指定的GCS存储桶的相应日期的文件夹中。
• 导出任务使用的是异步操作，可以使用extract_job.result()来等待导出任务完成。
• 可以通过遍历GCS存储桶中相应日期的文件夹来检查导出的文件。

这样，数据将以分层文件夹的形式导出到指定的GCS存储桶中，每天一个文件夹。