このオプションを選択すると、アーカイブ ストレージ クラスは Cloud Storage クラスの中で GB あたりの料金が最も低いため、低コストのストレージ オプションにデータを保存できます。また、ロック保持ポリシーにより、保持期間が終了するまでデータの削除や上書きが防止されるため、データは 3 年間変更不可となります。Cloud Storage バケットにエクスポートされたファイルを参照する BigQuery 外部テーブルを作成することで、SQL を使用してデータをクエリすることは可能です。オプション A は不正解です。BigQuery テーブルのクローンを作成しても、クローンのサイズとストレージ クラスは元のテーブルと同じになるため、ストレージ コストは削減されません。オプション B も不正解です。BigQuery テーブルのスナップショットを作成しても、スナップショットのサイズとストレージ クラスは元のテーブルと同じになるため、ストレージ コストは削減されません。オプション C も不正解です。バケットでバージョニングを有効にしても、適切な権限を持つユーザーによってバージョンが削除または上書きされる可能性があるため、データは変更不可になりません。また、ファイルの各バージョンが個別に課金されるため、ストレージ コストも増加します。参考:
テーブルデータのエクスポート | BigQuery | Google Cloud
ストレージクラス | Cloud Storage | Google Cloud
保持ポリシーと保持期間 | Cloud Storage | Google Cloud 連携クエリ | BigQuery | Google Cloud

https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/troubleshooting-your-
pipeline#detect_an_exception_in_worker_code ジョブの実行中に、ワーカーコードでエラーや例外が発生する場合があります。これらのエラーは通常、パイプラインコード内のDoFnが未処理の例外を生成し、その結果、Dataflowジョブのタスクが失敗したことを意味します。ユーザーコード（DoFnインスタンスなど）内の例外は、Dataflowモニタリングインターフェースで報告されます。

説明
サービスアカウントは、仮想マシンインスタンス上で実行されているアプリケーションを他のGoogle Cloud Platformサービスに対して認証します。例えば、Google Cloud Storage上のファイルを読み書きするアプリケーションを作成する場合、まずGoogle Cloud Storage APIに対して認証を行う必要があります。Cloud Dataprocで使用するサービスアカウントには、少なくともGoogle Cloud Storageへの読み書き権限と、Google Cloud Loggingへの書き込み権限が必要です。
参考: https://cloud.google.com/dataproc/docs/concepts/service-accounts#important_notes

Cloud Bigtable アーキテクチャでは、すべてのクライアント リクエストは、Cloud Bigtable ノードに送信される前にフロントエンド サーバーを通過します。
ノードは Cloud Bigtable クラスタに編成され、クラスタはクラスタのコンテナである Cloud Bigtable インスタンスに属します。クラスタ内の各ノードは、クラスタへのリクエストのサブセットを処理します。
クラスターにノードを追加すると、クラスターが処理できる同時リクエストの数と、クラスター全体の最大スループットを増やすことができます。

一般的なガイドラインとしては、行キーは適度に短く保つことが挙げられます。行キーが長すぎると、メモリとストレージを余分に消費し、Cloud Bigtable サーバーからの応答の取得にかかる時間が長くなります。
参考: https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design#row-keys