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Versionshinweise zu Azure Databricks

In den folgenden Abschnitten werden Die Versionshinweise zu Azure Databricks nach Versionstyp organisiert, darunter Databricks-Runtime-Versionen, Plattformversionen und featurespezifische Versionen wie Databricks SQL, Lakeflow Spark Declarative Pipelines und serverlose Berechnung.

Versionshinweise zu Databricks Runtime

Die folgende Tabelle enthält Links zu Versionshinweisen für die neuesten Databricks-Runtime-Versionen.

LTS-Runtimes (Long-Term Support) Machine Learning (ML) Langzeitunterstützungs-Laufzeiten Aktuelle Databricks-Runtimes Neueste Databricks-Runtimes für ML

Eine vollständige Liste der unterstützten Laufzeiten, Versionskompatibilitäten und verfügbaren Betaversionen finden Sie unter Databricks Runtime Versionshinweise und Kompatibilität.

Versionshinweise zur Azure Databricks-Plattform

Versionshinweise zu den neuesten Features, Verbesserungen und Fehlerbehebungen der Azure Databricks-Plattform finden Sie in den folgenden Artikeln.

Alle Versionshinweise zur Plattform finden Sie in Versionshinweise zur Azure Databricks-Plattform.

Featurespezifische Versionshinweise

Die folgenden Azure Databricks-Features verfügen über eigene Versionshinweise:

Merkmal Beschreibung
KI/BI Ein Business-Intelligence-Produkt, das Dashboards für Visualisierung und Berichterstellung sowie Genie für konversationelle Analysen umfasst.
Databricks SQL Die Sammlung von Diensten, die Data Warehouse- und Abfragefunktionen auf der Databricks Data Intelligence Platform unterstützen.
Databricks-Entwicklungstools und -SDKs IDE-Erweiterungen, Plug-Ins, Befehlszeilenschnittstellen, SDKs und SQL-Connectors und Treiber.
Databricks Connect Verbinden Sie IDEs, Notizbuchserver und andere benutzerdefinierte Anwendungen mit den Rechenkapazitäten von Databricks.
Databricks-Ressourcenpakete Databricks Assets Bundles sind ein Infrastructure-as-Code-Ansatz (IaC) zur Verwaltung von Databricks-Projekten.
Lakeflow Spark Deklarative Datenpipelines Ein deklaratives Framework, das die Erstellung von zuverlässigen und wartungsfähigen Extrakt-, Transformations- und Lastpipelines (ETL) vereinfacht.
Serverloses Rechnen Führen Sie Ihre Databricks-Workloads aus, ohne die Infrastruktur zu konfigurieren und bereitzustellen.
Databricks Feature Engineering Erstellen, Lesen und Schreiben von Featuretabellen Modelle auf Merkmalsdaten trainieren. Veröffentlichen von Featuretabellen in Onlinespeichern für Echtzeitbereitstellung

Databricks-Versionshinweise-Feed

Die Databricks-Dokumentationswebsite stellt einen RSS-Feed bereit, der Updates für das Produkt und andere Anmerkungen zur Featureversion enthält. Seiten mit Elementen im Feed weisen ein RSS-Symbol in der oberen rechten Ecke der Seite auf, die mit dem Feed verknüpft ist.

Der Feed entspricht der RSS-Feedspezifikation und kann mit jedem Feedleser oder Client verwendet werden, der einen RSS-Feed nutzen kann. Feedleser bieten Features wie das Filtern von Feedelementen und E-Mail-Benachrichtigungen, wenn der Feed aktualisiert wird, und Tools wie Slack und Microsoft Teams können einen Feed verwenden, um Updates zu veröffentlichen. Mit diesen Features können Sie über die neuesten Databricks-Versionen auf dem Laufenden bleiben.

Der Databricks-Dokumentationsfeed ist unter der folgenden URL verfügbar. Es ist derzeit nur in Englisch verfügbar.

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/feed.xml

Jedes Element im Databricks-Dokumentationsfeed enthält Informationen zu einer Veröffentlichungsnotiz, einschließlich der folgenden Informationen:

  • Das Datum der Veröffentlichung
  • Eine Zusammenfassung der Veröffentlichung
  • Ein Link zur Versionshinweise
  • Eine längere Beschreibung der Version, die häufig Links zu zusätzlichen Informationen enthält
  • Kategorien, z. B. ein anwendbarer Featurebereich

Grundlegendes zum Releaseprozess

Informationen zum Veröffentlichungsprozess und bevorstehenden Features finden Sie in den folgenden Artikeln:

  • Last updated on