이 문서에서는 모든 Databricks Runtime 릴리스 및 지원되는 릴리스에 대한 일정을 나열합니다. 각 Databricks Runtime 버전에는 Databricks 플랫폼의 유용성, 안정성, 성능, 보안을 개선하는 업데이트가 포함되어 있습니다.
Databricks 런타임 지원 수명 주기, 일반 공급 릴리스 및 베타 릴리스에 대해 알아보려면 Databricks 지원 수명 주기를 참조하세요. Databricks 런타임 릴리스에 대해 발급된 유지 관리 업데이트에 대한 자세한 내용은 Databricks 런타임 유지 관리 업데이트를 참조하세요.
지원되는 Databricks Runtime LTS 릴리스
다음 표에서는 Apache Spark 버전, 릴리스 날짜 및 지원 종료 날짜 외에도 지원되는 Databricks LTS(장기 지원) 버전 릴리스를 나열합니다. 최적의 수명 주기를 위해 Databricks Runtime LTS 버전을 사용하세요.
참고
LTS 는 이 버전이 장기적인 지원을 받고 있다는 것을 의미합니다. Databricks Runtime LTS 버전 수명 주기를 참조하세요.
| 버전 | 변형 | Apache Spark 버전 | 릴리스 날짜 | 지원 종료 날짜 |
|---|---|---|---|---|
| 17.3 LTS | 4.0.0 | 2025년 10월 22일 | 2028년 10월 22일 | |
| 16.4 LTS | 3.5.2 | 2025년 5월 9일 | 2028년 5월 9일 | |
| 15.4 LTS | 3.5.0 | 2024년 8월 19일 | 2027년 8월 19일 | |
| 14.3 LTS | 3.5.0 | 2024년 2월 1일 | 2027년 2월 1일 | |
| 13.3 LTS | 3.4.1 | 2023년 8월 22일 | 2026년 8월 22일 | |
| 12.2 LTS | 3.3.2 | 2023년 3월 1일 | 2026년 3월 1일 |
지원되는 모든 Databricks Runtime 릴리스
다음 표에서는 지원되는 Databricks 런타임 릴리스에 대한 모든 Apache Spark 버전, 릴리스 날짜 및 지원 종료 날짜를 나열합니다. 최적의 수명 주기를 위해 Databricks Runtime LTS 버전을 사용하세요.
| 버전 | 변형 | Apache Spark 버전 | 릴리스 날짜 | 지원 종료 날짜 |
|---|---|---|---|---|
| 18.0(베타) | 4.1.0 | 2025년 12월 9일 | 2026년 6월 9일 | |
| 17.3 LTS | 4.0.0 | 2025년 10월 22일 | 2028년 10월 22일 | |
| 17.2 | 4.0.0 | 2025년 9월 16일 | 2026년 3월 26일 | |
| 17.1 | 4.0.0 | 2025년 8월 1일 | 2026년 2월 1일 | |
| 17.0 | 4.0.0 | 2025년 6월 24일 | 2025년 12월 23일 | |
| 16.4 LTS | 3.5.2 | 2025년 5월 9일 | 2028년 5월 9일 | |
| 15.4 LTS | 3.5.0 | 2024년 8월 19일 | 2027년 8월 19일 | |
| 14.3 LTS | 3.5.0 | 2024년 2월 1일 | 2027년 2월 1일 | |
| 13.3 LTS | 3.4.1 | 2023년 8월 22일 | 2026년 8월 22일 | |
| 12.2 LTS | 3.3.2 | 2023년 3월 1일 | 2026년 3월 1일 |
MLflow-Databricks Runtime 호환성 표
이 섹션에서는 Databricks Runtime ML 버전과 해당하는 MLflow 버전을 나열합니다.
| Databricks Runtime ML 버전 | MLflow 버전 |
|---|---|
| 18.0(베타) | 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 |
특성 엔지니어링 호환성 매트릭스
이 섹션에서는 Databricks Runtime ML 버전과 해당하는 기능 엔지니어링 및 작업 영역 기능 저장소 클라이언트 버전을 나열합니다.
| Databricks Runtime ML 버전 |
databricks-feature-engineering 버전 |
databricks-feature-store 버전 |
|---|---|---|
| 18.0(베타) | 0.12.1 | 없음 |
| 17.3 LTS | 0.12.1 | 없음 |
| 17.2 | 0.12.1 | 없음 |
| 17.1 | 0.12.1 | 없음 |
| 17.0 | 0.10.2 | 없음 |
| 16.4 LTS | 0.10.2 | 없음 |
| 15.4 LTS | 0.6.x* | 없음 |
| 14.3 LTS | 0.2.x | 없음 |
| 13.3 LTS | 0.1.x | 0.14.1 |
| 12.2 LTS | 지원되지 않음 | 0.10.0 |
-
Photon에 대해 사용하도록 설정되지 않은 2025년 3월 31일 이후에 생성된 컴퓨팅의
databricks-feature-engineering경우 설치된 버전은 0.8.0입니다.
Apache Spark 마이그레이션 지침
Spark 관련 마이그레이션 정보는 Apache Spark 문서에서 찾을 수 있습니다. 각 Spark 버전에 대한 마이그레이션 정보는 다음과 같은 URL에서 찾을 수 있습니다.
https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html;
마이그레이션하려는 Databricks 런타임 버전의 Spark 버전으로 <version> 를 바꾸십시오. 예를 들어, Databricks Runtime 14.3 LTS에 포함된 Spark 3.5.0의 마이그레이션 정보는 다음 URL에서 찾을 수 있습니다: https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.5.0/migration-guide.html.
지원되지 않는 릴리스
지원되지 않는 Databricks 런타임 버전 릴리스 정보에 대한 자세한 내용은 지원 종료 Databricks 런타임 릴리스 정보를 참조하세요. 지원되지 않는 Databricks Runtime 버전은 더 이상 업데이트되지 않을 수 있습니다.