このコマンドでは、データエンジニアがSQLiteデータベースのデータを使用してDatabricksにテーブルを作成しようとしています。空欄を埋める正しいオプションは「sqlite」です。これは、JDBC接続文字列で接続先のデータベースの種類を指定するためです。USING句の後にはデータの形式が続く必要があり、SQLiteデータベースに接続しているため、「sqlite」が適切です。参考資料：
* JDBCを使用してテーブルを作成する
* JDBC接続文字列
* SQLite JDBC ドライバー

https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.ss/api/pyspark.sql.streaming.DataStreamWriter

テーブルを削除した後にすべてのデータファイルとメタデータファイルがファイルシステムから削除されたのは、テーブルがマネージドテーブルだったためです。マネージドテーブルとは、Spark SQLによって作成および管理されるテーブルです。このテーブルは、データとメタデータの両方を、spark.sql.warehouse.dir設定プロパティで指定されたデフォルトの場所に保存します。マネージドテーブルを削除すると、データとメタデータの両方がファイルシステムから削除されます。
オプション B は不正解です。テーブルのデータのサイズはテーブルを削除する動作に影響しません。
テーブルのデータが 10 GB より小さいか大きいかに関係なく、テーブルが管理されている場合はデータ ファイルとメタデータ ファイルが削除され、テーブルが外部である場合は保持されます。
オプション C はオプション B と同じ理由で不正解です。
選択肢Dは不正解です。外部テーブルはユーザーが作成および管理するテーブルです。データはユーザーが指定した場所に保存され、Spark SQLカタログにはメタデータのみが保存されます。外部テーブルを削除すると、カタログからはメタデータのみが削除されますが、データファイルはファイルシステムに保持されます。
選択肢Eは不正解です。テーブルにはデータを格納するための場所が必要です。ユーザーが場所を指定しない場合は、マネージドテーブルのデフォルトの場所が使用されます。したがって、場所が指定されていないテーブルはマネージドテーブルであり、そのテーブルを削除するとデータとメタデータの両方が削除されます。
参考文献:
* テーブルの管理
* [Databricks データエンジニア プロフェッショナル試験ガイド]

「sales」などのテーブルに対する完全な権限を「team」などのグループに付与する場合、Databricks の正しい SQL コマンドは次のようになります。
テーブル販売に関するすべての権限をチームに付与します。
このコマンドは、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、その他のデータ操作や定義アクションを含む、利用可能なすべての権限を指定されたチームに割り当てます。これは通常、プロジェクトや継続的なメンテナンスの一環として、チームがテーブルを管理および操作するために、テーブルに対する完全な制御を必要とする場合に必要です。
参照：
SQL 権限に関する Databricks ドキュメント: Databricks の SQL 権限