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, Leistung und Sicherheit von Big Data-Analysen.

Informationen über den Support-Lebenszyklus von Databricks Runtime, allgemein verfügbare Versionen und Beta-Versionen finden Sie unter Databricks Runtime Support-Lebenszyklen. Informationen zu Wartungsupdates für Databricks Runtime-Releases finden Sie unter Databricks Runtime-Wartungsupdates.

Vergleichstool für Databricks-Runtime-Versionen

Informationen zum Migrieren zwischen Databricks Runtime-Versionen finden Sie im Databricks Runtime-Migrationshandbuch.

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
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 23. September 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.

Version Varianten Apache Spark-Version Herausgabedatum Datum des Supportendes
15.0 * Databricks Runtime 15.0
* Databricks Runtime 15.0 für maschinelles Lernen
3.5.0 22. März 2024 22. September 2024
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
14.2 * Databricks Runtime 14.2
* Databricks Runtime 14.2 für Machine Learning
3.5.0 22. November 2023 1. Oktober 2024
14,1 * Databricks Runtime 14.1
* Databricks Runtime 14.1 für Machine Learning
3.5.0 11. Oktober 2023 1. Oktober 2024
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 23. September 2024

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
15.0 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
15.0 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 zu nicht unterstützten Databricks Runtime-Versionen. Die nicht unterstützten Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.