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.
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.
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 |
| 14,0 | 0.1.x | 0.14.2 |
| 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
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.