为什么在谷歌BigQuery ML中，我的数据集只有2.4 ML时，查询处理的字节数却是100 ML？

在谷歌BigQuery ML中，查询处理的字节数大于数据集大小的情况可能是由于以下原因：

1. 数据压缩：BigQuery ML使用数据压缩技术来减小数据在存储和传输过程中的大小。因此，即使数据集只有2.4 ML，由于压缩算法的作用，查询处理的字节数可能会更大。
2. 查询优化：BigQuery ML会对查询进行优化，以提高查询性能和效率。这可能涉及到数据的重新组织、索引的创建等操作，从而导致查询处理的字节数增加。
3. 中间结果和缓存：在查询过程中，BigQuery ML可能会生成中间结果和使用缓存来加速查询。这些中间结果和缓存可能会占用额外的存储空间，导致查询处理的字节数增加。

总之，查询处理的字节数大于数据集大小是正常现象，涉及到数据压缩、查询优化以及中间结果和缓存等因素。这些机制都是为了提高查询性能和效率。