Databricks Release Notes

Einträge: 1.189
Quellen: 1
Zuletzt aktualisiert: 9. Oktober 2026

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Databricks Runtime 18: Update vom 26. Februar 2026

Neu sind die SQL-Befehle SET METADATA ON COLUMN und UNSET METADATA ON COLUMN für semantische Metadaten an Unity-Catalog-Spalten, eine metadata-Spalte in DESCRIBE TABLE, ein behobener PySpark-Importfehler unter Windows sowie Sicherheitsupdates des Betriebssystems.

SET METADATA ON COLUMN and UNSET METADATA ON COLUMN SQL commands are now available for managing semantic metadata on Unity Catalog table columns. Use SET METADATA ON COLUMN to attach properties (display_name, format, and synonyms) to columns. Use UNSET METADATA ON COLUMN to remove previously set metadata properties.
DESCRIBE TABLE now includes a metadata column displaying column-level semantic metadata as a JSON string.
Fixed a PySpark import error in Windows environments caused by a missing UnixStreamServer.
[Security fix] Operating system security updates.

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Unterstützung für ISMAP-Compliance

Databricks Workspaces lassen sich jetzt so konfigurieren, dass sie ISMAP, die japanische Zertifizierungsinitiative für Cloud-Dienste, unterstützen.

You can now configure Databricks workspaces to support ISMAP, the Japanese government certification initiative for cloud services. See Information system Security Management and Assessment Program (ISMAP).

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HITRUST-Compliance-Kontrollen (Public Preview)

HITRUST-Compliance-Kontrollen können jetzt aktiviert werden, um Risiken zu steuern und Sicherheits- und Datenschutz-Compliance nachzuweisen.

You can now enable HITRUST compliance controls to manage risk and demonstrate security and privacy compliance. See HITRUST.

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Databricks Runtime Wartungsupdates (02/26)

Für unterstützte Databricks-Runtime-Versionen von 12.2 LTS bis 18.0 sind neue Wartungsupdates mit Fehlerbehebungen, Sicherheitspatches und Leistungsverbesserungen verfügbar.

New maintenance updates are available for supported Databricks Runtime versions. These updates include bug fixes, security patches, and performance improvements. For details, see:

Databricks Runtime 18.0
Databricks Runtime 17.3 LTS
Databricks Runtime 17.2
Databricks Runtime 16.4 LTS
Databricks Runtime 15.4 LTS
Databricks Runtime 14.3 LTS
Databricks Runtime 13.3 LTS
Databricks Runtime 12.2 LTS

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Python-Unit-Tests im Workspace

Databricks bietet im Workspace jetzt integrierte Werkzeuge, um pytest-basierte Tests über Tests-Seitenleiste, Inline-Ausführungssymbole und ein Ergebnis-Panel zu finden, auszuführen und zu debuggen.

Databricks now provides integrated Python unit testing tools in the workspace. Use the tests sidebar, inline execution glyphs, and testing results bottom panel tab to discover, run, and debug pytest-based tests. See Python unit testing in the workspace.

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Serverless Environment Version 5 verfügbar

Serverless Environment Version 5, inklusive CPU- und GPU-Varianten, kann jetzt in Serverless-Notebooks und -Jobs verwendet werden.

You can now use serverless environment version 5 in your serverless notebooks and jobs. This includes both the CPU and GPU environment versions. See Environment version 5.

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Serverless-Outbound-IPs über öffentlichen JSON-Endpoint (Public Preview)

Die ausgehenden IP-Adressen von Serverless lassen sich jetzt über einen öffentlichen JSON-Endpoint abrufen, was die bisherigen stabilen IPs für Kunden der Public Preview ersetzt.

You can now retrieve serverless outbound IP addresses from a public JSON endpoint. This replaces the existing stable IPs shared with customers enrolled in the Public Preview. See Serverless compute firewall configuration.

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Simba Spark ODBC Driver heißt jetzt Databricks ODBC Driver

Der Simba Spark ODBC Driver wurde in Databricks ODBC Driver umbenannt, wobei bestehende Simba-Treiberversionen noch zwei Jahre unterstützt werden und eine Migrationsanleitung vorliegt.

The Databricks ODBC driver has been renamed from Simba Spark ODBC Driver to Databricks ODBC Driver. Existing Simba driver versions remain supported for two years. See Migrate from Simba Spark ODBC Driver to Databricks ODBC Driver for instructions on updating your connections.

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OpenAI GPT-5.3 Codex als Databricks-gehostetes Modell

Mosaic AI Model Serving unterstützt jetzt OpenAI GPT-5.3 Codex als Databricks-gehostetes Modell, das über Foundation Model APIs pay-per-token genutzt werden kann.

Mosaic AI Model Serving now supports OpenAI GPT-5.3 Codex as a Databricks-hosted model. This code-specialized model excels at complex code generation, large-scale refactoring, and enterprise software engineering tasks. You can access this model using Foundation Model APIs pay-per-token.

Customers are responsible for ensuring their compliance with the terms of OpenAI's Acceptable Use Policy.

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Änderung des Felds use_case in VPC-Endpoint-API-Antworten

In einem kommenden Release ändert sich der Wert des Felds use_case in den VPC-Endpoint-CRUD-Antworten von WORKSPACE_ACCESS auf GENERAL_ACCESS, was die meisten Kunden nicht betreffen sollte.

In an upcoming release, the use_case field in the VPC endpoint CRUD response JSON will change from WORKSPACE_ACCESS to GENERAL_ACCESS. This change should not impact most customers.

See the VPC Endpoints API and Manage VPC endpoint registrations.

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Databricks SQL Version 2025.40 im Current-Channel

Databricks SQL Version 2025.40 wird im Current-Channel ausgerollt.

Databricks SQL version 2025.40 is rolling out to the Current channel. See features in 2025.40.

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COMMENT ON für Streaming Tables ist allgemein verfügbar

Mit COMMENT ON TABLE lassen sich Kommentare an Streaming Tables jetzt allgemein verfügbar hinzufügen oder aktualisieren.

COMMENT ON TABLE to add or update comments on streaming tables is now generally available.

See COMMENT ON.

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Personal Access Tokens bleiben bei entzogener CAN-USE-Berechtigung erhalten

Wird einem Nutzer die CAN-USE-Berechtigung entzogen, werden seine Personal Access Tokens unbrauchbar, aber nicht gelöscht und sind nach Wiederherstellung der Berechtigung wieder aktiv.

When you revoke a user's CAN USE permission, their personal access tokens become unusable but are not deleted. If the permission is restored, the same tokens become active again. See Manage personal access token permissions.

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JAR-Tasks auf Serverless Compute (Public Preview)

JAR-Jobs können jetzt auf Serverless Compute ausgeführt werden, derzeit als Public Preview.

Running JAR jobs on serverless compute is now in Public Preview. See JAR task for jobs.

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ADBC-Treiber ist Standard für neue Power BI-Verbindungen

Neue Verbindungen in Power BI Desktop oder Power BI Service nutzen standardmäßig den Arrow Database Connectivity (ADBC)-Treiber, bestehende Verbindungen bleiben bei ODBC, und für neue Verbindungen kann weiterhin ODBC gewählt werden.

New connections created in Power BI Desktop or Power BI Service now automatically use the Arrow Database Connectivity (ADBC) driver by default. Existing connections continue to use ODBC unless you manually update them to ADBC. You can still switch to ODBC drivers for new connections. See Configure ADBC or ODBC driver for Power BI.

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Neue Visualisierungs- und Interaktionsfunktionen in Dashboards

Dashboards bieten nun auf- und zuklappbare Hierarchien in Pivot-Tabellen, Min/Max- und Summenbeschriftungen bei gestapelten Balkendiagrammen, Sortierung nach Measures bei Flächen- und Liniendiagrammen, Suche in Dashboard-Inhalten sowie Faceting für Diagramme.

Pivot table hierarchies: You can now expand and collapse hierarchies in pivot tables.
Stacked bar chart labels: Stacked bar charts now support showing min/max label values and total labels.
Area and line chart sorting: Area and line charts now support sorting axes by measures.
Dashboard content search: Global search in Lakehouse and Genie One now matches on dashboard content, not just titles.
Chart faceting: Charts now support faceting (also known as trellis or small multiple charts), rendering one chart per dimension value. See Faceting.

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Databricks Runtime 18: Update vom 19. Februar 2026

Beim Schema-Inferenz von Excel-Dateien werden Textzellen nun als Spark StringType erkannt, DataFrame.toJSON() ist im Python Spark Connect Client verfügbar und Betriebssystem-Sicherheitsupdates sind enthalten.

When inferring the schema of Excel files, string cells are now inferred as Spark StringType, respecting the cell type set in Excel. Previously, strings with numeric values were auto-cast to narrower types like Long or Decimal. Update code that relied on the previous behavior.
DataFrame.toJSON() is now available in the Python Spark Connect client.
[Security fix] Operating system security updates.

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Google Gemini 3.1 Pro Preview als Databricks-gehostetes Modell

Mosaic AI Model Serving unterstützt Google Gemini 3.1 Pro Preview als Databricks-gehostetes Modell, nutzbar über Foundation Model APIs pay-per-token und für Batch-Inferenz mit AI Functions.

Mosaic AI Model Serving now supports Google Gemini 3.1 Pro Preview as a Databricks-hosted model.

To access this model, use:

Foundation Model APIs pay-per-token
- Query reasoning models
- Query vision models
Batch inference workloads using AI Functions

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Wartungsupdates für Databricks Runtime (19.02.)

Für unterstützte Databricks Runtime-Versionen von 12.2 LTS bis 18.0 stehen neue Wartungsupdates mit Fehlerbehebungen, Sicherheitspatches und Leistungsverbesserungen bereit.

New maintenance updates are available for supported Databricks Runtime versions. These updates include bug fixes, security patches, and performance improvements. For details, see:

Databricks Runtime 18.0
Databricks Runtime 17.3 LTS
Databricks Runtime 17.2
Databricks Runtime 16.4 LTS
Databricks Runtime 15.4 LTS
Databricks Runtime 14.3 LTS
Databricks Runtime 13.3 LTS
Databricks Runtime 12.2 LTS

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Genie Agent: Research Agent heißt jetzt Agent mode (Beta)

Der Research Agent wurde in Agent mode (Beta) umbenannt und liefert durch verbessertes System-Prompting bei what-type-Fragen knappere und schnellere Antworten.

Research Agent renamed to Agent mode (Beta): The rename better aligns with the feature's function. See Genie Agents concepts.
Improved Agent mode (Beta) responses: Agent mode now produces more concise and faster responses for what-type questions through improved system prompting.

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Ähnlich wie Databricks, mit neuen Einträgen