Databricks Runtime Versionshinweise und Kompatibilität
In diesem Artikel werden alle Releases von Databricks Runtime und der Zeitplan für unterstützte Releases aufgeführt. Jede Databricks Runtime-Version enthält Updates zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit, Leistung und Sicherheit der Databricks-Plattform.
Informationen zu dem Supportlebenszyklus von Databricks Runtime, zu allgemein verfügbaren Versionen und Betaversionen finden Sie unter Databricks Runtime-Supportlebenszyklen. Informationen zu Wartungsupdates für Databricks Runtime-Releases finden Sie unter Databricks Runtime-Wartungsupdates.
Unterstützte Databricks Runtime LTS-Releases
In der folgenden Tabelle sind die Releases der unterstützten Databricks Runtime LTS-Versionen sowie die Apache Spark-Version, das Veröffentlichungsdatum und das Supportenddatum aufgeführt. Verwenden Sie für eine optimale Lebensdauer eine Databricks Runtime LTS-Version.
Hinweis
LTS bedeutet, dass diese Version langfristig unterstützt wird. Siehe Databricks Runtime LTS-Versionslebenszyklus.
Version | Varianten | Apache Spark-Version | Herausgabedatum | Datum des Supportendes |
---|---|---|---|---|
15.4 LTS | - Databricks Runtime 15.4 LTS - Databricks Runtime 15.4 LTS für Machine Learning |
3.5.0 | 19. August 2024 | 19. August 2027 |
14.3 LTS | - Databricks Runtime 14.3 LTS - Databricks Runtime 14.3 LTS für Machine Learning |
3.5.0 | 1. Februar 2024 | 1. Februar 2027 |
13.3 LTS | - Databricks Runtime 13.3 LTS - Databricks Runtime 13.3 LTS für Machine Learning |
3.4.1 | 22. August 2023 | 22. August 2026 |
12.2 LTS | - Databricks Runtime 12.2 LTS - Databricks Runtime 12.2 LTS für Machine Learning |
3.3.2 | 1. März 2023 | 1. März 2026 |
11.3 LTS | - Databricks Runtime 11.3 LTS - Databricks Runtime 11.3 LTS für Machine Learning |
3.3.0 | 19. Oktober 2022 | 19. Oktober 2025 |
10.4 LTS | - Databricks Runtime 10.4 LTS - Databricks Runtime 10.4 LTS für Machine Learning |
3.2.1 | 18. März 2022 | 18. März 2025 |
9.1 LTS | - Databricks Runtime 9.1 LTS - Databricks Runtime 9.1 LTS für Machine Learning |
3.1.2 | 23. September 2021 | 19. Dezember 2024 |
Alle unterstützten Databricks Runtime-Releases
In der folgenden Tabelle sind die Apache Spark-Version, das Veröffentlichungsdatum und das Datum für das Supportende für unterstütze Databricks Runtime-Releases aufgeführt. Verwenden Sie für eine optimale Lebensdauer eine Databricks Runtime LTS-Version.
Kompatibilitätsmatrix für MLflow-Databricks Runtime
In diesem Abschnitt werden die Databricks Runtime ML-Versionen und ihre jeweiligen MLflow-Versionen aufgelistet.
Databricks Runtime ML-Version | MLflow-Version |
---|---|
15.4 LTS | 2.13.1 |
15,3 | 2.11.3 |
15.2 | 2.11.3 |
15,1 | 2.10.2 |
14.3 LTS | 2.9.2 |
14.2 | 2.8.0 |
14,1 | 2.7.1 |
13.3 LTS bis 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 |
Kompatibilitätsmatrix für Feature-Entwicklung
In diesem Abschnitt sind Databricks Runtime ML-Versionen und die entsprechenden Feature Engineering- und Arbeitsbereich-Feature Store-Clientversionen aufgeführt.
Databricks Runtime ML-Version | databricks-feature-engineering -Version |
databricks-feature-store -Version |
---|---|---|
15.4 LTS | 0.6.x | Keine |
15,3 | 0.5.x | Keine |
15.2 | 0.4.x | Keine |
15,1 | 0.3.x | Keine |
14.3 LTS | 0.2.x | Keine |
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 | Nicht unterstützt | 0.10.0 |
11.3 LTS | Nicht unterstützt | 0.7.0 (erfordert MLflow < 2.0) |
10.4 LTS | Nicht unterstützt | 0.3.8 (erfordert MLflow < 2.0) |
9.1 LTS | Nicht unterstützt | 0.3.4 (erfordert MLflow < 2.0) |
Leitfaden zur Apache Spark-Migration
Spark-spezifische Migrationsinformationen finden Sie in der Apache Spark-Dokumentation. Die Migrationsinformationen für die einzelnen Spark-Version finden Sie unter einer URL wie der folgenden:
https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html
.
Ersetzen Sie die <version>
durch die Spark-Version, die in der Databricks-Runtime-Version enthalten ist, zu der Sie migrieren. Die URL mit Migrationsinformationen für Spark 3.5.0, die in Databricks Runtime 14.3 LTS enthalten ist, lautet beispielsweise https://spark.apache.org/docs/3.5.0/migration-guide.html.
Betaversionen
Derzeit sind keine Databricks Runtime-Betaversionen verfügbar.
Nicht unterstützte Releases
Informationen zu Versionshinweisen von nicht unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie in den Versionshinweisen zum Ende des Support für Databricks Runtime. Die nicht unterstützten Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.