إصدارات ملاحظات إصدار Databricks Runtime والتوافق
تسرد هذه المقالة جميع إصدارات وقت تشغيل Databricks وجدول الإصدارات المدعومة. يتضمن كل إصدار من إصدارات وقت تشغيل Databricks تحديثات تحسن قابلية استخدام تحليلات البيانات الضخمة وأدائها وأمانها.
للتعرف على دورة حياة دعم Databricks Runtime والإصدارات المتوفرة بشكل عام وإصدارات Beta، راجع دورات حياة دعم وقت تشغيل Databricks. للحصول على معلومات حول تحديثات الصيانة الصادرة لإصدارات وقت تشغيل Databricks، راجع تحديثات صيانة وقت تشغيل Databricks.
أداة مقارنة إصدارات وقت تشغيل Databricks
للحصول على معلومات حول الترحيل بين إصدارات وقت تشغيل Databricks، راجع دليل ترحيل وقت تشغيل Databricks.
إصدارات Databricks Runtime LTS المدعومة
يسرد الجدول التالي إصدارات إصدارات دعم وقت تشغيل Databricks (LTS) المدعومة بالإضافة إلى إصدار Apache Spark وتاريخ الإصدار وتاريخ انتهاء الدعم. للحصول على العمر الأمثل، استخدم إصدار Databricks Runtime LTS.
إشعار
LTS يعني أن هذا الإصدار تحت الدعم طويل الأجل. راجع دورة حياة إصدار Databricks Runtime LTS.
| إصدار | المتغيرات | إصدار Apache Spark | تاريخ الإصدار | تاريخ انتهاء الدعم |
|---|---|---|---|---|
| 14.3 LTS | * Databricks Runtime 14.3 LTS * Databricks Runtime 14.3 LTS for التعلم الآلي |
3.5.0 | 1 فبراير 2024 | 1 فبراير 2027 |
| 13.3 LTS | * Databricks Runtime 13.3 LTS * Databricks Runtime 13.3 LTS for التعلم الآلي |
3.4.1 | 22 أغسطس 2023 | 22 أغسطس 2026 |
| 12.2 LTS | * Databricks Runtime 12.2 LTS * Databricks Runtime 12.2 LTS for التعلم الآلي |
3.3.2 | 1 مارس 2023 | 1 مارس 2026 |
| 11.3 LTS | * Databricks Runtime 11.3 LTS * Databricks Runtime 11.3 LTS for التعلم الآلي |
3.3.0 | 19 أكتوبر 2022 | 19 أكتوبر 2025 |
| 10.4 LTS | * Databricks Runtime 10.4 LTS * Databricks Runtime 10.4 LTS for التعلم الآلي |
3.2.1 | 18 مارس 2022 | 18 مارس 2025 |
| 9.1 LTS | * Databricks Runtime 9.1 LTS * Databricks Runtime 9.1 LTS for التعلم الآلي |
3.1.2 | 23 سبتمبر 2021 | 23 سبتمبر 2024 |
جميع إصدارات وقت تشغيل Databricks المدعومة
يسرد الجدول التالي إصدار Apache Spark وتاريخ الإصدار وتاريخ انتهاء الدعم لإصدارات وقت تشغيل Databricks المدعومة. للحصول على العمر الأمثل، استخدم إصدار Databricks Runtime LTS.
مصفوفة توافق وقت تشغيل MLflow-Databricks
يسرد هذا القسم إصدارات Databricks Runtime ML وإصدارات MLflow الخاصة بها.
| إصدار التعلم الآلي من Databricks Runtime | إصدار MLflow |
|---|---|
| 15.0 | 2.10.2 |
| 14.3 LTS | 2.9.2 |
| 14.2 | 2.8.0 |
| 14.1 | 2.7.1 |
| 13.3 LTS - 14.0 | 2.5.0 |
| 12.2 LTS | 2.1.1 |
| 11.3 LTS | 1.29.0 |
| 10.4 LTS | 1.24.0 |
| 9.1 LTS | 1.20.2 |
مصفوفة توافق هندسة الميزات
يسرد هذا القسم إصدارات Databricks Runtime ML وإصدارات عميل Feature Engineering ومساحة العمل الخاصة بها.
| إصدار التعلم الآلي من Databricks Runtime | databricks-feature-engineering الإصدار |
databricks-feature-store الإصدار |
|---|---|---|
| 15.0 | 0.3.x | بلا |
| 14.3 LTS | 0.2.x | بلا |
| 14.2 | 0.1.x | 0.16.1 |
| 14.1 | 0.1.x | 0.15.1 |
| 13.3 LTS | 0.1.x | 0.14.1 |
| 12.2 LTS | غير مدعوم | 0.10.0 |
| 11.3 LTS | غير مدعوم | 0.7.0 (يتطلب MLflow < 2.0) |
| 10.4 LTS | غير مدعوم | 0.3.8 (يتطلب MLflow < 2.0) |
| 9.1 LTS | غير مدعوم | 0.3.4 (يتطلب MLflow < 2.0) |
إرشادات ترحيل Apache Spark
يمكنك العثور على معلومات الترحيل الخاصة ب Spark في وثائق Apache Spark. يمكن العثور على معلومات الترحيل لكل إصدار Spark في عنوان URL كما يلي:
https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html.
استبدل <version> بإصدار Spark المضمن في إصدار Databricks Runtime الذي تقوم بالترحيل إليه. على سبيل المثال، عنوان URL مع معلومات الترحيل ل Spark 3.5.0، المضمنة في Databricks Runtime 14.3 LTS، هو https://spark.apache.org/docs/3.5.0/migration-guide.html.
إصدارات بيتا
لا توجد إصدارات Databricks Runtime Beta في هذا الوقت.
الإصدارات غير المدعومة
للحصول على معلومات حول ملاحظات إصدار Databricks Runtime غير المدعومة، راجع ملاحظات إصدار Databricks Runtime غير المدعومة. تم إيقاف إصدارات وقت تشغيل Databricks غير المعتمدة وقد لا يتم تحديثها.
الملاحظات
قريبًا: خلال عام 2024، سنتخلص تدريجيًا من GitHub Issues بوصفها آلية إرسال ملاحظات للمحتوى ونستبدلها بنظام ملاحظات جديد. لمزيد من المعلومات، راجع https://aka.ms/ContentUserFeedback.
إرسال الملاحظات وعرضها المتعلقة بـ