在解决Apache Beam / Google Cloud Dataflow中BigQuery读取器在第二次运行时失败的问题时，可以尝试以下解决方法：

1. 确保正确设置了BigQuery读取器的认证和授权。检查是否提供了正确的服务账号密钥或使用了正确的用户账号进行身份验证。

2. 确保BigQuery表或视图存在，并且具有适当的权限。检查是否有足够的权限来读取表或视图，并且它们没有被删除或重命名。

3. 检查是否使用了正确的表名或视图名称。确保在代码中指定的表名或视图名称与实际存在的表或视图名称匹配。

4. 检查是否使用了正确的BigQuery数据集。确认代码中使用的数据集名称与实际存在的数据集名称匹配。

5. 尝试重新构建和运行Dataflow作业。有时候重新构建和重新运行作业可以解决临时的问题。

以下是使用Apache Beam的Python SDK和Google Cloud Dataflow的示例代码，用于从BigQuery中读取数据：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

# 设置Dataflow和BigQuery的认证和授权选项
options = PipelineOptions()
options.view_as(GoogleCloudOptions).project = 'your-project-id'
options.view_as(GoogleCloudOptions).job_name = 'your-job-name'
options.view_as(GoogleCloudOptions).staging_location = 'gs://your-bucket/staging'
options.view_as(GoogleCloudOptions).temp_location = 'gs://your-bucket/temp'
options.view_as(GoogleCloudOptions).region = 'your-region'
options.view_as(GoogleCloudOptions).credentials = 'path-to-service-account-key.json'

# 定义读取BigQuery数据的管道
with beam.Pipeline(options=options) as p:
    query = 'SELECT * FROM your-dataset.your-table'
    (p | 'Read from BigQuery' >> beam.io.Read(beam.io.BigQuerySource(query=query))
       | 'Do something with the data' >> beam.Map(print))

请确保将上述代码中的your-project-id，your-job-name，your-bucket，your-region，path-to-service-account-key.json，your-dataset和your-table替换为实际的值。

如果问题仍然存在，可以查看Dataflow作业的日志以获取更多详细信息，或者考虑使用BigQuery API直接访问数据。