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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 |
|---|---|---|---|---|
| 17.3 LTS | 4.0.0 | 22 octobre 2025 | 22 octobre 2028 | |
| 16.4 LTS | 3.5.2 | 9 mai 2025 | 9 mai 2028 | |
| 15.4 LTS | 3.5.0 | 19 août 2024 | 19 août 2027 | |
| 14.3 LTS | 3.5.0 | 1er février 2024 | 1er février 2027 | |
| 13.3 LTS | 3.4.1 | 22 août 2023 | 22 août 2026 | |
| 12.2 Support à Long Terme (LTS) | 3.3.2 | 1 mars 2023 | 1er mars 2026 |
Toutes les versions d'exécution Databricks prises en charge
Le tableau suivant répertorie toutes les versions d’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.
| Version | Variantes | Version d’Apache Spark | Date de publication | Date de fin de prise en charge |
|---|---|---|---|---|
| 18.0 (bêta) | 4.1.0 | 9 déc. 2025 | 9 juin 2026 | |
| 17.3 LTS | 4.0.0 | 22 octobre 2025 | 22 octobre 2028 | |
| 17.2 | 4.0.0 | 16 septembre 2025 | 26 mars 2026 | |
| 17.1 | 4.0.0 | 1er août 2025 | 1er février 2026 | |
| 17.0 | 4.0.0 | 24 juin 2025 | 23c 2025 | |
| 16.4 LTS | 3.5.2 | 9 mai 2025 | 9 mai 2028 | |
| 15.4 LTS | 3.5.0 | 19 août 2024 | 19 août 2027 | |
| 14.3 LTS | 3.5.0 | 1er février 2024 | 1er février 2027 | |
| 13.3 LTS | 3.4.1 | 22 août 2023 | 22 août 2026 | |
| 12.2 LTS | 3.3.2 | 1 mars 2023 | 1er mars 2026 |
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 |
|---|---|
| 18.0 (bêta) | 3.0.1 |
| 17.3 LTS | 3.0.1 |
| 17.2 | 3.0.1 |
| 17.1 | 3.0.1 |
| 17.0 | 3.0.0 |
| 16.4 LTS | 2.21.3 |
| 15.4 LTS | 2.13.1 |
| 14.3 LTS | 2.9.2 |
| 13,3 LTS – 14,0 | 2.5.0 |
| 12.2 LTS | 2.1.1 |
Matrice de compatibilité de l’ingénierie des caractéristiques
Cette section répertorie les versions de Databricks Runtime ML et les versions respectives des clients Ingénierie des caractéristiques et Magasin des composants d’espace de travail.
| Version de Databricks Runtime ML | Version databricks-feature-engineering |
Version databricks-feature-store |
|---|---|---|
| 18.0 (bêta) | 0.12.1 | Aucun(e) |
| 17.3 LTS | 0.12.1 | Aucun(e) |
| 17.2 | 0.12.1 | Aucun(e) |
| 17.1 | 0.12.1 | Aucun(e) |
| 17.0 | 0.10.2 | Aucun(e) |
| 16.4 LTS | 0.10.2 | Aucun(e) |
| 15.4 LTS | 0.6.x* | Aucun(e) |
| 14.3 LTS | 0.2.x | Aucun(e) |
| 13.3 LTS | 0.1.x | 0.14.1 |
| 12.2 LTS | Non pris en charge | 0.10.0 |
- Pour le calcul créé le 31 mars 2025 ou après et qui n’est pas activé pour Photon, la version installée de
databricks-feature-engineeringest 0.8.0.
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 Spark incluse dans la version databricks Runtime vers laquelle vous effectuez la migration. Par exemple, l’URL avec des informations de migration pour Spark 3.5.0, incluse dans Databricks Runtime 14.3 LTS, est https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.5.0/migration-guide.html.
Versions non prises en charge
Pour plus d’informations sur les notes de publication des versions de Databricks Runtime non prises en charge, consultez notes de publication des versions de Databricks Runtime arrivées en fin de support. Les versions de Databricks Runtime non prises en charge ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.