Apache Airflow version: 1.10.*
BackPort Packages version: 2020.11.13rc1

What happened:

Although running the `BigQueryGetDataOperator` without specifying `selected_fields` appears to be successful, if you inspect `table_data` returned from `hook.list_rows` then it is just a list of empty sets.

```
[2020-11-11 15:10:30,665] {bigquery.py:483} INFO - Total extracted rows: 253
[(), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), ()]
[2020-11-11 15:10:30,679] {taskinstance.py:1143} INFO - Marking task as SUCCESS. dag_id=my-test-dag-v1.0, task_id=get-table, execution_date=20201101T000000, start_date=20201111T151030, end_date=20201111T151030
```
Adding some fields to the `selected_fields` argument, does correctly return data however.

```
[2020-11-11 15:13:37,608] {bigquery.py:483} INFO - Total extracted rows: 253
[(None, 'Anonymous Proxy'), (None, 'Satellite Provider'), (None, 'Asia/Pacific Region'), (None, 'European Union'), ('Pacific', 'American Samoa'), ('Pacific', 'Australia'), ('Pacific', 'Cook Islands'), ('Pacific', 'Fiji'), ('Pacific', 'Micronesia, Federated States of'), ('Pacific', 'Guam'), ('Pacific', 'Kiribati'), ('Pacific', 'Marshall Islands'), ('Pacific', 'Northern Mariana Islands'), ('Pacific', 'New Caledonia'), ('Pacific', 'Norfolk Island'), ('Pacific', 'Nauru'),
```

I think the offending code is between this two lines:
https://github.com/apache/airflow/blob/master/airflow/providers/google/cloud/hooks/bigquery.py#L1299
https://github.com/apache/airflow/blob/master/airflow/providers/google/cloud/hooks/bigquery.py#L1312

When no fields are submitted, it passes `[]` to the `list_rows` method in the BigQuery client which returns:

```
[Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), Row((), {}), R
```

Changing `hooks.bigquery.py` so that only `None` or a non-empty list is passed will fix the issue.
airflow/providers/google/cloud/hooks/bigquery.py
and then passing it to ``update_dataset`` will ensure that the changes
        will only be saved if no modifications to the dataset occurred
        since the read.
        :param dataset_resource: Dataset resource that will be provided
            in request body.
            https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/datasets#resource
        :type dataset_resource: dict
        :param dataset_id: The id of the dataset.
        :type dataset_id: str
        :param fields: The properties of ``dataset`` to change (e.g. "friendly_name").
        :type fields: Sequence[str]
        :param project_id: The Google Cloud Project ID
        :type project_id: str
        :param retry: How to retry the RPC.
        :type retry: google.api_core.retry.Retry
        """
        dataset_resource["datasetReference"] = dataset_resource.get("datasetReference", {})
        for key, value in zip(["datasetId", "projectId"], [dataset_id, project_id]):
            spec_value = dataset_resource["datasetReference"].get(key)
            if value and not spec_value:
                dataset_resource["datasetReference"][key] = value
        self.log.info('Start updating dataset')
        dataset = self.get_client(project_id=project_id).update_dataset(
            dataset=Dataset.from_api_repr(dataset_resource),
            fields=fields,
            retry=retry,
        )
        self.log.info("Dataset successfully updated: %s", dataset)
        return dataset
    def patch_dataset(