Поделиться через


Заметки о выпуске, версиях и совместимости среды выполнения Databricks

На этой странице перечислены все выпуски Databricks Runtime и расписание поддерживаемых выпусков. Каждая версия среды выполнения Databricks включает обновления, которые повышают удобство использования, надежность, производительность и безопасность платформы Databricks.

Дополнительные сведения о жизненном цикле поддержки Databricks Runtime, общедоступных выпусках и бета-версиях см. в статье о жизненном цикле поддержки Databricks. Сведения об обновлениях обслуживания, выпущенных для выпусков среды выполнения Databricks, см. в разделе Обновления обслуживания Databricks Runtime.

Поддерживаемые релизы Databricks Runtime LTS

В следующей таблице перечислены поддерживаемые выпуски версий Databricks Runtime с долгосрочной поддержкой (LTS) в дополнение к версии Apache Spark, дате выпуска и дате окончания поддержки. Для оптимальной продолжительности жизни используйте версию LTS среды выполнения Databricks.

Примечание.

LTS означает, что эта версия находится в долгосрочной поддержке. См. жизненный цикл версии LTS среды Databricks Runtime.

Версия Варианты Версия Apache Spark Дата запуска в производство Дата окончания поддержки
17.3 LTS 4.0.0 22 октября 2025 г. 22 октября 2028 г.
16.4 LTS 3.5.2 9 мая 2025 г. 9 мая 2028 г.
15.4 LTS 3.5.0 19 августа 2024 г. 19 августа 2027 г.
14.3 LTS 3.5.0 1 февраля 2024 г. 1 февраля 2027 г.
13.3 LTS 3.4.1 22 августа 2023 г. 22 августа 2026 г.
12.2 LTS 3.3.2 1 марта 2023 г. 1 марта 2026 г.

Все поддерживаемые выпуски Databricks Runtime

В следующей таблице перечислены все версии Apache Spark, дата выпуска и дата окончания поддержки для поддерживаемых выпусков Databricks Runtime. Для оптимальной продолжительности жизни используйте версию LTS среды выполнения Databricks.

Версия Варианты Версия Apache Spark Дата запуска в производство Дата окончания поддержки
18,0 4.1.0 15 января 2026 г. 15 июля 2026 г.
17.3 LTS 4.0.0 22 октября 2025 г. 22 октября 2028 г.
17.2 4.0.0 16 сентября 2025 г. 16 марта 2026 г.
17.1 4.0.0 1 августа 2025 г. 1 февраля 2026 г.
16.4 LTS 3.5.2 9 мая 2025 г. 9 мая 2028 г.
15.4 LTS 3.5.0 19 августа 2024 г. 19 августа 2027 г.
14.3 LTS 3.5.0 1 февраля 2024 г. 1 февраля 2027 г.
13.3 LTS 3.4.1 22 августа 2023 г. 22 августа 2026 г.
12.2 LTS 3.3.2 1 марта 2023 г. 1 марта 2026 г.

Матрица совместимости среды выполнения MLflow-Databricks

В этом разделе перечислены версии машинного обучения Databricks Runtime и соответствующие версии MLflow.

Версия Databricks Runtime ML Версия MLflow
18,0 3.0.1
17.3 LTS 3.0.1
17.2 3.0.1
17.1 3.0.1
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

Матрица совместимости конструктора компонентов

В этом разделе перечисляются версии Databricks Runtime ML и соответствующие версии клиентов для проекта "Feature Engineering" и "Workspace Feature Store".

Версия Databricks Runtime ML databricks-feature-engineering версия databricks-feature-store версия
18,0 0.12.1 нет
17.3 LTS 0.12.1 нет
17.2 0.12.1 нет
17.1 0.12.1 нет
16.4 LTS 0.10.2 нет
15.4 LTS 0.6.x* нет
14.3 LTS 0.2.x нет
13.3 LTS 0.1.x 0.14.1
12.2 LTS Не поддерживается 0.10.0
  • Для вычислений, созданных 31 марта 2025 г. или позже, которые не активированы для Photon, установлена версия databricks-feature-engineering 0.8.0.

Инструкции по миграции для Apache Spark

Найдите сведения о миграции, относящиеся к Spark, в документации Apache Spark. Сведения о миграции для каждой версии Spark можно найти по URL-адресу, как показано ниже.

https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html.

Замените <version> на версию Spark, включенную в версию Databricks Runtime, на которую вы переходите. Например, URL-адрес со сведениями о миграции для Spark 3.5.0, включенный в Databricks Runtime 14.3 LTS, имеет значение https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.5.0/migration-guide.html.

Неподдерживаемые выпуски

Сведения о заметках о выпуске неподдерживаемых версий Databricks Runtime см. в разделе Заметки о выпуске неподдерживаемого Databricks Runtime. Неподдерживаемые версии среды выполнения Databricks устарели и могут не обновляться.