Wersje i zgodność środowiska Databricks Runtime
W tym artykule wymieniono wszystkie wersje środowiska Databricks Runtime oraz harmonogram obsługiwanych wersji. Każda wersja środowiska Databricks Runtime zawiera aktualizacje, które zwiększają użyteczność, niezawodność, wydajność i bezpieczeństwo platformy Databricks.
Aby dowiedzieć się więcej o cyklu życia pomocy technicznej środowiska Databricks Runtime, ogólnie dostępnych wersjach i wersjach beta, zobacz Cykle życia pomocy technicznej usługi Databricks. Aby uzyskać informacje na temat aktualizacji konserwacji wydanych dla wersji środowiska Databricks Runtime, zobacz Aktualizacje konserwacji środowiska Databricks Runtime.
Obsługiwane wersje LTS środowiska Databricks Runtime
W poniższej tabeli wymieniono obsługiwane wersje wersji środowiska Databricks Runtime (LTS) oprócz wersji platformy Apache Spark, daty wydania i daty zakończenia wsparcia technicznego. Aby uzyskać optymalną żywotność, użyj wersji LTS środowiska Databricks Runtime.
Uwaga
LTS oznacza, że ta wersja jest objęta długoterminową pomocą techniczną. Zobacz Cykl życia wersji LTS środowiska Databricks Runtime.
Wszystkie obsługiwane wersje środowiska Databricks Runtime
W poniższej tabeli wymieniono wersję platformy Apache Spark, datę wydania i datę zakończenia wsparcia dla obsługiwanych wersji środowiska Databricks Runtime. Aby uzyskać optymalną żywotność, użyj wersji LTS środowiska Databricks Runtime.
Macierz zgodności środowiska MLflow-Databricks Runtime
W tej sekcji wymieniono wersje uczenia maszynowego środowiska Databricks Runtime oraz odpowiednie wersje biblioteki MLflow.
Wersja uczenia maszynowego środowiska Databricks Runtime | Wersja platformy 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 |
14,1 | 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 |
Macierz zgodności inżynierii cech
W tej sekcji wymieniono wersje uczenia maszynowego środowiska Databricks Runtime oraz odpowiednie wersje klientów usługi Feature Store inżynierii funkcji i obszaru roboczego.
Wersja uczenia maszynowego środowiska Databricks Runtime | Wersja programu databricks-feature-engineering |
Wersja programu databricks-feature-store |
---|---|---|
16.0 | 0.7.x | Brak |
15.4 LTS | 0.6.x | Brak |
15,3 | 0.5.x | Brak |
15,2 | 0.4.x | Brak |
14.3 LTS | 0.2.x | Brak |
14,1 | 0.1.x | 0.15.1 |
13.3 LTS | 0.1.x | 0.14.1 |
12.2 LTS | Nieobsługiwane | 0.10.0 |
11.3 LTS | Nieobsługiwane | 0.7.0 (wymaga biblioteki MLflow < 2.0) |
10.4 LTS | Nieobsługiwane | 0.3.8 (wymaga biblioteki MLflow < 2.0) |
9.1 LTS | Nieobsługiwane | 0.3.4 (wymaga biblioteki MLflow < 2.0) |
Wskazówki dotyczące migracji platformy Apache Spark
Znajdź informacje o migracji specyficzne dla platformy Spark w dokumentacji platformy Apache Spark. Informacje o migracji dla każdej wersji platformy Spark można znaleźć pod adresem URL, tak jak poniżej:
https://spark.apache.org/docs/<version>/migration-guide.html
.
Zastąp <version>
element wersją platformy Spark uwzględnioną w wersji środowiska Databricks Runtime, do której przeprowadzasz migrację. Na przykład adres URL z informacjami o migracji dla platformy Spark 3.5.0 uwzględniony w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS to https://spark.apache.org/docs/3.5.0/migration-guide.html.
Wersje beta
Obecnie nie ma żadnych wersji beta środowiska Databricks Runtime.
Nieobsługiwane wersje
Aby uzyskać informacje na temat nieobsługiwanej wersji środowiska Databricks Runtime, zobacz Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime do końca wsparcia. Nieobsługiwane wersje środowiska Databricks Runtime zostały wycofane i mogą nie zostać zaktualizowane.