您拥有 PB 级的分析数据，并且必须在 Google Cloud 中支持数据仓库分析，同时还要为其他云中的批处理工具公开文件。您应该怎么做？

正确答案是“将完整数据集存储在 BigQuery 中，并将数据的压缩副本存储在 Cloud Storage 存储桶中。” BigQuery 是 Google Cloud 中 PB 级分析数据的理想数据仓库，它提供高性能的查询和分析能力。同时，将数据的压缩副本存储在 Cloud Storage 中，可以满足其他云中批处理工具对文件访问的需求，因为 Cloud Storage 是一个高度可扩展、持久且经济高效的对象存储服务，易于与其他云环境集成。 将整个数据集存储在 BigQuery 中并进行处理，虽然满足了数据仓库分析的需求，但无法直接满足其他云中批处理工具对文件访问的需求。将整个数据集存储在 Bigtable 中并进行处理，Bigtable 是一个宽列数据库，适用于低延迟、高吞吐量的操作，但不适合作为 PB 级分析数据的数据仓库。将温数据作为文件存储在 Cloud Storage 中，并将活跃数据存储在 BigQuery 中，这种分层存储方案虽然可行，但题目要求的是“将完整数据集存储在 BigQuery 中”，并且80%比20%的比例是任意的，不一定适用于所有情况。