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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, Zuverlässigkeit, Leistung und Sicherheit der Databricks-Plattform.

Informationen zu dem Supportlebenszyklus von Databricks Runtime, zu allgemein verfügbaren Versionen und Betaversionen finden Sie unter Databricks Runtime-Supportlebenszyklen. Informationen zu Wartungsupdates für Databricks Runtime-Releases finden Sie unter Databricks Runtime-Wartungsupdates.

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
15.4 LTS - Databricks Runtime 15.4 LTS
- Databricks Runtime 15.4 LTS für Machine Learning
3.5.0 19. August 2024 19. August 2027
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 19. Dezember 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.

Version Varianten Apache Spark-Version Herausgabedatum Datum des Supportendes
16,0 - Databricks Runtime 16.0
- Databricks Runtime 16.0 für Maschinelles Lernen
3.5.0 11. November 2024 11. Mai 2025
15.4 LTS - Databricks Runtime 15.4 LTS
- Databricks Runtime 15.4 LTS für Machine Learning
3.5.0 19. August 2024 19. August 2027
15,3 - Databricks Runtime 15.3
- Databricks Runtime 15.3 für Machine Learning
3.5.0 24. Juni 2024 24. Dezember 2024
15.2 - Databricks Runtime 15.2
- Databricks Runtime 15.2 für Machine Learning
3.5.0 22. Mai 2024 22. November 2024
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
14,1 - Databricks Runtime 14.1
- Databricks Runtime 14.1 für Machine Learning
3.5.0 11. Oktober 2023 12. Februar 2025
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 19. Dezember 2024

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
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 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
16,0 0.7.x Keine
15.4 LTS 0.6.x Keine
15,3 0.5.x Keine
15.2 0.4.x Keine
14.3 LTS 0.2.x Keine
14,1 0.1.x 0.15.1
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

Derzeit sind keine Databricks Runtime-Betaversionen verfügbar.

Nicht unterstützte Releases

Informationen zu Versionshinweisen von nicht unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie in den Versionshinweisen zum Ende des Support für Databricks Runtime. Die nicht unterstützten Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.