Dataflow ソースから読み取る場合、または DirectPipelineRunner を使用して Dataflow シンクに書き込む場合、gcloud 実行可能ファイルで構成した Cloud Platform アカウントは、対応するソース/シンクにアクセスする必要があります参照: https://cloud.google.com/dataflow/java - sdk/JavaDoc/com/google/cloud/dataflow/sdk/runners/DirectPipelineRunner

データセットごとにクエリ言語を設定しません。これはクエリを実行するたびに設定され、デフォルトのクエリ言語はレガシー SQL です。
BigQuery 2.0 がリリースされて以来、標準 SQL が優先されるクエリ言語となっています。
レガシー SQL では、プロジェクト修飾名を持つテーブルをクエリするには、コロン (:) を区切り文字として使用します。標準 SQL では、代わりにピリオド . を使用します。
2 つのクエリ言語間の構文の違い (プロジェクト修飾テーブル名など) により、レガシー SQL でクエリを作成した場合、それを標準 SQL で実行しようとするとエラーが発生する可能性があります。
参照：
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/migrated-from-legacy-sql

デフォルトでは、フィールドのプロモーションが優先されます。フィールド プロモーションにより、ほとんどすべての場合でホットスポットが回避され、クエリを容易にする行キーの設計が容易になる傾向があります。

説明
可能な限り最高のパフォーマンスを得るには、Cloud Bigtable インスタンスと同じゾーンに Compute Engine インスタンスを作成することをおすすめします。同じゾーンにインスタンスを作成できない場合は、同じリージョン内の別のゾーンにインスタンスを作成する必要があります。たとえば、Cloud Bigtable インスタンスが us-central1-b にある場合は、us-central1-f にインスタンスを作成できます。この変更により、Cloud Bigtable リクエストごとに数ミリ秒の追加レイテンシが発生する可能性があります。
Compute Engine インスタンスを Cloud Bigtable インスタンスとは別のリージョンに作成しないことをおすすめします。作成すると、各 Cloud Bigtable リクエストに数百ミリ秒のレイテンシが追加される可能性があります。
参考: https://cloud.google.com/bigtable/docs/creating-compute-instance