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Databricks Release Notes

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Schnellere Paketinstallation mit %uv pip in Serverless-Notebooks

In Serverless-Notebooks ab Environment Version 5 steht der Magic-Befehl %uv pip als schnellere, auf dem uv-Paketmanager basierende Alternative zu %pip bereit und nutzt dieselbe virtuelle Notebook-Umgebung.

You can now use the %uv pip magic command in serverless notebooks on environment version 5 or above as a faster alternative to %pip for Python package management. %uv pip is powered by the uv package manager and shares the same notebook virtual environment as %pip.

See Faster installs with %uv pip.

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Standalone Pipelines auf Serverless General Compute (Beta)

Standalone Pipelines wie Materialized Views und Streaming Tables lassen sich jetzt in der Beta aus einem Notebook auf Serverless General Compute per SQL oder Python erstellen.

Standalone pipelines, including materialized views and streaming tables, can now be created from a notebook running on serverless general compute. Standalone pipelines (renamed from pipelines on Databricks SQL) can be created using SQL or Python. Standalone pipelines are in Beta. See Requirements for standalone pipelines.

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Graviton-Instanztypen für das Compliance Security Profile

Graviton-Instanztypen (Arm64) sind jetzt in AWS-Commercial-Workspaces mit Compliance Security Profile und den Standards FedRAMP Moderate, IRAP oder CCCS Medium (Protected B) verfügbar.

Graviton (Arm64) instance types are now available on AWS Commercial workspaces that use the compliance security profile with the FedRAMP Moderate, IRAP, or CCCS Medium (Protected B) compliance standards. Graviton instances improve price-performance for many workloads. For the instance types supported under each compliance standard, see Supported instance types.

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Outlook-Connector für Lakeflow Connect (Beta)

Der Outlook-Connector in Lakeflow Connect ist in der Beta verfügbar und nimmt E-Mail-Daten aus Microsoft Outlook in Databricks auf.

The Outlook connector in Lakeflow Connect is now available in Beta. The connector allows you to ingest email data from Microsoft Outlook into Databricks. See Outlook connector.

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Qwen3.5 122B A10B als gehostetes Modell in Public Preview

Model Serving unterstützt nun Alibaba Clouds Qwen3.5 122B A10B als von Databricks gehostetes Modell, das in der Public Preview über die Foundation Model APIs nutzbar ist.

Model Serving now supports Alibaba Cloud Qwen3.5 122B A10B as a Databricks-hosted model. You can access this model using Foundation Model APIs.

Qwen3.5 122B A10B is available in Public Preview.

Customers are responsible for ensuring their compliance with applicable terms.

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GitHub-Connector für Lakeflow Connect (Beta)

Der GitHub-Connector in Lakeflow Connect ist in der Beta verfügbar und nimmt Daten aus GitHub in Databricks auf.

The GitHub connector in Lakeflow Connect is now available in Beta. The connector allows you to ingest data from GitHub into Databricks. See GitHub connector.

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Automatic Identity Management

Automatic Identity Management synchronisiert Benutzer und Gruppen vom Identity Provider nach Databricks und hält Gruppenmitgliedschaften synchron, wobei Microsoft Entra ID in der Public Preview Service Principals und verschachtelte Gruppen unterstützt und Okta in der Private Preview ist.

Automatic identity management lets you sync users and groups from your identity provider to Databricks. Search for identities in identity federated workspaces and add them to your workspace. Group memberships stay in sync with your identity provider. Microsoft Entra ID is in Public Preview and supports service principals and nested groups. Okta support is in Private Preview. See Automatic identity management.

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Smartsheet-Connector in Lakeflow Connect (Beta)

Der Smartsheet-Connector in Lakeflow Connect ist als Beta verfügbar und ermöglicht das Einlesen von Smartsheet-Daten in Databricks.

The Smartsheet connector in Lakeflow Connect is now available in Beta. The connector allows you to ingest data from Smartsheet into Databricks. See Smartsheet connector.

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Databricks Runtime 19 nutzt ein einheitliches Release-Modell

Ab Version 19 gibt es pro Databricks-Runtime-Hauptversion nur noch eine Release-Notes-Seite, wobei nach einer Beta die GA-Version etwa wöchentlich Updates erhält und nach etwa sechs Monaten in LTS mit drei Jahren Support übergeht.

Starting with version 19, Databricks Runtime will use a unified release model. Instead of multiple feature versions (for example, 19.0, 19.1, 19.2), each major version will have a single release notes page.

After an initial Beta, each Databricks Runtime version will launch as generally available (GA) and receive new features and fixes approximately weekly, with updates differentiated by date on a single page. Clusters will receive updates when they restart. After approximately six months, the version transitions to long-term support (LTS) with three years of support.

Databricks Runtime 18 is the transition release. The 18.0, 18.1, and 18.2 feature version pages remain available for historical reference, and Databricks Runtime 18 LTS will be the final unified version in the 18.x line.

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Databricks Runtime 18.2 ist jetzt GA

Databricks Runtime 18.2 und Databricks Runtime 18.2 for Machine Learning sind allgemein verfügbar.

Databricks Runtime 18.2 is now generally available. See Databricks Runtime 18.2 and Databricks Runtime 18.2 for Machine Learning.

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Lakeflow Pipelines Editor ist allgemein verfügbar

Der Lakeflow Pipelines Editor ist jetzt GA und bietet mit Genie Code eine Agent-first-Umgebung zum Erstellen, Aktualisieren und Debuggen von Produktions-Pipelines, bei der Code und Chat neben Pipeline-Graph und Metriken stehen.

The Lakeflow Pipelines Editor is now generally available. The editor offers an agent-first experience with Genie Code for creating, updating, and debugging production pipelines, with your code and Genie Code chat side by side with the pipeline graph and metrics. See Develop and debug ETL pipelines with the Lakeflow Pipelines Editor.

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Databricks Runtime 18: Update vom 4. Mai 2026

Beim Neustart von Clustern gelten Verhaltensänderungen, darunter kein Laden externer DTDs mehr bei XPath, NULL-Structs bleiben bei Schema Evolution NULL, NATURAL JOIN gleicht Spalten ohne Beachtung der Groß-/Kleinschreibung ab und AWS SDK v1 ist nun geshaded und nicht mehr direkt im Classpath.

Behavioral changes

Review the following changes, which take effect when clusters restart on this runtime.

  • XPath: When evaluating XPath over XML, Databricks no longer loads external Document Type Definitions (DTDs). Queries that previously failed only because of an unreachable external DTD reference can now succeed.
  • NULL struct behavior with schema evolution: For INSERT, MERGE, and streaming writes that use schema evolution, a NULL struct in the source is now stored as NULL in the target. Previously, NULL structs were incorrectly materialized as non-null structs with every field set to NULL. Update any code that relied on receiving a non-null struct with all-NULL fields — those cases now return a NULL struct.
  • NATURAL JOIN: Now correctly uses case-insensitive column matching when spark.sql.caseSensitive is false (the default). Previously, columns that differed only in case (for example, ID vs id) were not recognized as matching, causing NATURAL JOIN to silently produce cross-join results. This fix aligns NATURAL JOIN behavior with USING joins.
  • AWS SDK v1 dependencies: Now shaded and no longer directly available on the classpath. If your code depends on AWS SDK v1 libraries previously provided by Databricks Runtime, add them as explicit dependencies in your project. …

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Anstehendes Upgrade auf Lakebase Autoscaling

Alle Lakebase-Provisioned-Instanzen werden ab Juni 2026 automatisch auf die Lakebase-Autoscaling-Plattform umgestellt, wobei Verbindungen kurz neu starten, bestehende Verbindungsstrings weiter funktionieren und die Provisioned-UI bis zum 1. September 2026 verfügbar bleibt.

Databricks is upgrading all Lakebase Provisioned instances to the Lakebase Autoscaling platform. Upgrades begin in June 2026 for customers who have requested them, with remaining instance upgrades continuing in the following weeks. Workspace admins will receive an email with upgrade dates before the upgrade begins.

The upgrade is automatic. Connections restart briefly during the transition, and existing connection strings, API calls, Declarative Automation Bundles, and Terraform configurations continue to work without modification.

After the upgrade, the following changes apply:

  • Your instances will support autoscaling features and can be managed through both the new Autoscaling UI and the familiar Provisioned UI, which remains available until September 1, 2026.

  • Each instance receives a new regional connection string that provides optimized ingress:

    • Existing connection strings: Provisioned connection strings (without a region) continue to work over the existing inbound Private Link and do not require Service Direct Private Link.
    • New regional connection string: If you use Private Link and connect to Lakebase from outside the Databricks workspace, you must configure inbound Private Link for performance-intensive services to use the new regional connection string. …

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Natives Data Profiling für Ergebnistabellen in Notebooks

In Notebook-Ergebnistabellen lassen sich Profiling-Statistiken für Spalten anzeigen, indem man Spaltenköpfe auswählt und „Open selection details“ klickt, auch im neuen Databricks SQL Editor.

You can now view profiling statistics for columns in notebook results tables. From a results table, select column headers and click Sidebar icon. Open selection details to view profiling statistics. This feature is also available in the new Databricks SQL editor. See Select data.

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Community-Connectors (Beta)

Open-Source-Connectors der Community erweitern Lakeflow Connect um Quellen ohne verwalteten Connector, wobei man einen registrierten Connector nutzen oder einen eigenen erstellen kann.

Open-source connectors extend Lakeflow Connect to sources without managed connector support. They're built and maintained by the community. Use a registered connector or create your own. See Community connectors in Lakeflow Connect.

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Natives Data Profiling für Ergebnistabellen im SQL-Editor

Im neuen Databricks SQL Editor lassen sich für Spalten in Ergebnistabellen Profiling-Statistiken anzeigen, indem man Spaltenköpfe auswählt und „Open selection details“ klickt.

You can now view profiling statistics for columns in results tables in the new Databricks SQL editor. Select column headers and click Sidebar icon. Open selection details to view profiling statistics.

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Power BI-Verbindungen wechseln zu ADBC

Power BI stellt alle Verbindungen auf Arrow Database Connectivity (ADBC) um, neue Verbindungen nutzen seit Februar 2026 standardmäßig ADBC, und Databricks empfiehlt, Entwicklungs- und Staging-Modelle jetzt umzustellen und zu prüfen.

Power BI plans to transition all Power BI connections to Arrow Database Connectivity (ADBC). To avoid disruptions, Databricks recommends switching your development and staging semantic models to ADBC now and validating your workloads. For Microsoft's transition timeline, see Transition from ODBC to ADBC drivers.

The ADBC driver for Power BI on Databricks has been in Public Preview since October 2025. Since February 2026, all new connections in Power BI Desktop and the Power BI service use ADBC by default. Existing connections continue to use ODBC unless you manually update them.

See Configure ADBC or ODBC driver for Power BI.

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Deaktivieren von Tasks in Lakeflow Jobs ist jetzt GA

Tasks in Lakeflow Jobs lassen sich nun deaktivieren, sodass sie zur Laufzeit übersprungen werden, während Konfiguration und Laufhistorie erhalten bleiben und sie später wieder aktiviert werden können.

You can now disable a task in a Databricks Lakeflow job to skip it at run time without removing it from the job. Disabled tasks keep their configuration and run history, so you can re-enable them later without rebuilding the task. See Disabled tasks in Lakeflow Jobs.

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Supervisor Agent unterstützt benutzerdefinierte MCP-Server und Agents in Databricks Apps

Sie können jetzt benutzerdefinierte MCP-Server und Agents, die in Databricks Apps gehostet werden, als Subagents in Ihrem Supervisor Agent hinzufügen.

You can now add custom MCP servers and custom agents hosted in Databricks Apps as subagents in your Supervisor Agent. See Use Supervisor Agent to create a coordinated multi-agent system.

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MLflow-Trace-Speicherung in Unity Catalog jetzt in Public Preview

Die MLflow-Trace-Speicherung in Unity-Catalog-Tabellen ist von Beta in Public Preview übergegangen, speichert Traces im OpenTelemetry-Format, regelt den Zugriff über Unity-Catalog-Berechtigungen und erlaubt Abfragen per Databricks SQL oder MLflow Python SDK.

MLflow trace storage in Unity Catalog tables, previously in Beta, is now in Public Preview. Traces are stored in OpenTelemetry (OTel) format, access is governed through Unity Catalog schema and table permissions, and you can query traces from Databricks SQL or the MLflow Python SDK. For supported regions, see Features with limited regional availability.

See Store OpenTelemetry traces in Unity Catalog and Observe and find issues.

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Ähnlich wie Databricks, mit neuen Einträgen