Versions et compatibilité des notes de publication de Databricks Runtime
Cet article répertorie toutes les versions de Databricks Runtime et le calendrier des versions prises en charge. Chaque version de Databricks Runtime comprend des mises à jour qui améliorent la convivialité, la fiabilité, les performances et la sécurité de la plate-forme Databricks.
Pour en savoir plus sur le cycle de vie de la prise en charge de Databricks Runtime, les versions en disponibilité générale et les versions bêta, consultez Cycles de vie du prise en charge Databricks. Pour obtenir plus d’informations sur les mises à jour de maintenance émises pour les versions de Databricks Runtime, consultez Mises à jour de maintenance de Databricks Runtime.
Versions Databricks Runtime LTS prises en charge
Le tableau suivant répertorie les versions de support à long terme (LTS) de Databricks Runtime prises en charge en plus de la version d'Apache Spark, de la date de sortie et de la date de fin de support. Pour une durée de vie optimale, utilisez une version Databricks Runtime LTS.
Remarque
LTS (Long Term Support) signifie que cette version bénéficie d’un support à long terme. Consultez Cycle de vie de la version de Databricks Runtime LTS.
| Version | Variantes | Version d’Apache Spark | Date de publication | Date de fin de prise en charge |
|---|---|---|---|---|
| 15.4 LTS | - Databricks Runtime 15.4 LTS - Databricks Runtime 15.4 LTS pour l’apprentissage automatique |
3.5.0 | 19 août 2024 | 19 août 2027 |
| 14.3 LTS | - Databricks Runtime 14.3 LTS - Databricks Runtime 14.3 LTS pour le Machine Learning |
3.5.0 | 1er février 2024 | 1er février 2027 |
| 13.3 LTS | - Databricks Runtime 13.3 LTS - Databricks Runtime 13.3 LTS pour le Machine Learning |
3.4.1 | 22 août 2023 | 22 août 2026 |
| 12.2 LTS | - Databricks Runtime 12.2 LTS - Databricks Runtime 12.2 LTS pour Machine Learning |
3.3.2 | 1 mars 2023 | 1er mars 2026 |
| 11.3 LTS | - Databricks Runtime 11.3 LTS - Databricks Runtime 11.3 LTS pour Machine Learning |
3.3.0 | 19 octobre 2022 | 19 octobre 2025 |
| 10.4 LTS | - Databricks Runtime 10.4 LTS - Databricks Runtime 10.4 LTS pour Machine Learning |
3.2.1 | 18 mars 2022 | 18 mars 2025 |
| 9.1 LTS | - Databricks Runtime 9.1 LTS - Databricks Runtime 9.1 LTS pour Machine Learning |
3.1.2 | 23 septembre 2021 | 19 décembre 2024 |
Toutes les versions d'exécution Databricks prises en charge
Le tableau suivant répertorie la version Apache Spark, la date de publication et la date de fin de prise en charge des versions de Databricks Runtime prises en charge. Pour une durée de vie optimale, utilisez une version Databricks Runtime LTS.
Matrice de compatibilité MLflow-Databricks Runtime
Cette section répertorie les versions Databricks Runtime ML et leurs versions MLflow respectives.
| Version de Databricks Runtime ML | Version de MLflow |
|---|---|
| 16,0 | 2.15.1 |
| 15.4 LTS | 2.13.1 |
| 15,3 | 2.11.3 |
| 15.2 | 2.11.3 |
| 14.3 LTS | 2.9.2 |
| 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 |
Matrice de compatibilité de l’ingénierie des caractéristiques
Cette section répertorie les versions de Databricks Runtime ML et leurs versions respectives des clients Ingénierie des caractéristiques et Magasin des caractéristiques d’espace de travail.
| Version de Databricks Runtime ML | Version databricks-feature-engineering |
Version databricks-feature-store |
|---|---|---|
| 16,0 | 0.7.x | Aucune |
| 15.4 LTS | 0.6.x | Aucune |
| 15,3 | 0.5.x | Aucune |
| 15.2 | 0.4 x | Aucune |
| 14.3 LTS | 0.2.x | Aucune |
| 14,1 | 0.1.x | 0.15.1 |
| 13.3 LTS | 0.1.x | 0.14.1 |
| 12.2 LTS | Non pris en charge | 0.10.0 |
| 11.3 LTS | Non pris en charge | 0.7.0 (nécessite MLflow < 2.0) |
| 10.4 LTS | Non pris en charge | 0.3.8 (nécessite MLflow < 2.0) |
| 9.1 LTS | Non pris en charge | 0.3.4 (nécessite MLflow < 2.0) |
Instructions pour la migration d’Apache Spark
Vous trouverez des informations sur la migration spécifique à Spark dans la documentation Apache Spark. Les informations de migration pour chaque version de Spark sont accessibles via une URL comme celle-ci :
https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html.
Remplacez <version> par la version de Spark incluse dans la version de Databricks Runtime vers laquelle vous migrez. Par exemple, l’URL avec des informations de migration pour Spark 3.5.0, incluse dans Databricks Runtime 14.3 LTS, est https://spark.apache.org/docs/3.5.0/migration-guide.html.
Versions bêta
Versions non prises en charge
Pour plus d’informations sur les notes de publication sur les versions de Databricks Runtime non prises en charges, consultez notes de publication de fin de support de Databricks Runtime. Les versions de Databricks Runtime non prises en charge ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.