Versiones y compatibilidad de las notas de la versión de Databricks Runtime
En este artículo, se muestran todas las versiones de Databricks Runtime y la programación de las versiones compatibles. Cada versión de Databricks Runtime incluye actualizaciones que mejoran la usabilidad, la confiabilidad, el rendimiento y la seguridad de la plataforma de Databricks.
Para obtener información sobre el ciclo de vida de soporte técnico de Databricks Runtime, las versiones disponibles con carácter general y las versiones beta, consulte los ciclos de vida de soporte técnico de Databricks. Para obtener información sobre las actualizaciones de mantenimiento publicadas para las versiones de Databricks Runtime, consulte Actualizaciones de mantenimiento de Databricks Runtime.
Versiones de Databricks Runtime LTS compatibles
En la siguiente tabla se enumeran las versiones de soporte a largo plazo (LTS) de Databricks Runtime compatibles, además de la versión de Apache Spark, la fecha de lanzamiento y la fecha de finalización del servicio de asistencia. Para una vida útil óptima, usa una versión de Databricks Runtime LTS.
Nota:
LTS significa que esta versión tiene soporte técnico a largo plazo. Consulte Ciclo de vida de la versión de Databricks Runtime LTS.
| Versión | Variantes | Versión de Apache Spark | Fecha de la versión | Fecha de finalización de soporte técnico |
|---|---|---|---|---|
| 15.4 LTS | - Databricks Runtime 15.4 LTS - Databricks Runtime 15.4 LTS para Machine Learning |
3.5.0 | 19 de agosto de 2024 | 19 de agosto de 2027 |
| 14.3 LTS | - Databricks Runtime 14.3 LTS - Databricks Runtime 14.3 LTS para Machine Learning |
3.5.0 | 1 de febrero de 2024 | 1 de febrero de 2027 |
| 13.3 LTS | - Databricks Runtime 13.3 LTS - Databricks Runtime 13.3 LTS para Machine Learning |
3.4.1 | 22 de agosto de 2023 | 22 de agosto de 2026 |
| 12.2 LTS | - Databricks Runtime 12.2 LTS - Databricks Runtime 12.2 LTS para Machine Learning |
3.3.2 | 1° de marzo de 2023 | 1 de marzo de 2026 |
| 11.3 LTS | - Databricks Runtime 11.3 LTS - Databricks Runtime 11.3 LTS para Machine Learning |
3.3.0 | 19 de octubre de 2022 | 19 de octubre de 2025 |
| 10.4 LTS | - Databricks Runtime 10.4 LTS - Databricks Runtime 10.4 LTS para Machine Learning |
3.2.1 | 18 de marzo de 2022 | 18 de marzo de 2025 |
| 9.1 LTS | - Databricks Runtime 9.1 LTS - Databricks Runtime 9.1 LTS para Machine Learning |
3.1.2 | 23 de septiembre de 2021 | 19 de diciembre de 2024 |
Todas las versiones de Databricks Runtime compatibles
En la tabla siguiente, se muestra la versión de Apache Spark, la fecha de lanzamiento y la fecha de finalización de soporte técnico de las versiones compatibles de Databricks Runtime. Para una vida útil óptima, usa una versión de Databricks Runtime LTS.
Matriz de compatibilidad de MLflow-Databricks Runtime
En esta sección se enumeran las versiones de Databricks Runtime ML y sus respectivas versiones de MLflow.
| Versión de Databricks Runtime ML | Versión de MLflow |
|---|---|
| 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 |
| 14,2 | 2.8.0 |
| 14,1 | 2.7.1 |
| 13.3 LTS - 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 |
Matriz de compatibilidad de ingeniería de características
En esta sección se enumeran las versiones de Databricks Runtime ML y sus respectivas versiones de cliente de Ingeniería de características y Almacén de características del área de trabajo.
| Versión de Databricks Runtime ML | Versión de databricks-feature-engineering |
Versión de databricks-feature-store |
|---|---|---|
| 16.0 | 0.7.x | Ninguno |
| 15.4 LTS | 0.6.x | None |
| 15,3 | 0.5.x | None |
| 15.2 | 0.4.x | Ninguno |
| 14.3 LTS | 0.2.x | None |
| 14,2 | 0.1 x | 0.16.1 |
| 14,1 | 0.1 x | 0.15.1 |
| 13.3 LTS | 0.1 x | 0.14.1 |
| 12.2 LTS | No compatible | 0.10.0 |
| 11.3 LTS | No compatible | 0.7.0 (requiere MLflow < 2.0) |
| 10.4 LTS | No compatible | 0.3.8 (requiere MLflow < 2.0) |
| 9.1 LTS | No compatible | 0.3.4 (requiere MLflow < 2.0) |
Guía de migración de Apache Spark
Encuentre información de migración específica de Spark en la documentación de Apache Spark. La información de migración de cada versión de Spark se puede encontrar en una dirección URL como la siguiente:
https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html.
Reemplace <version> por la versión de Spark incluida en la versión de Databricks Runtime a la que va a migrar. Por ejemplo, la dirección URL con información de migración para Spark 3.5.0, incluida en Databricks Runtime 14.3 LTS, es https://spark.apache.org/docs/3.5.0/migration-guide.html.
Versiones beta
Versiones no admitidas
Para obtener información sobre las notas de las versiones que ya no se admiten de Databricks Runtime, consulta Notas de la versión de Databricks Runtime no compatibles. Las versiones de Databricks Runtime que no son compatibles se han retirado y es posible que no se actualicen.