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lance-format/lance
Open Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. Compatible with Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, and PyTorch with more integrations coming..
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Expose `io_buffer_size` in Java in `CompactionOptions`
A-javagood first issue
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Column Statistic improvment list after MVP
A-encodingA-formatenhancementfeaturehelp wanted
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Write specification doc describing schema format
documentationgood first issue
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Remove duplicate datafusion code
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Add `ReadFileError` and `DecodeColumnError` wrappers to provide better context for decoding errors
good first issue
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Add optimizer rule to change `LanceScanExec -> FilterExec` into `FilteredReadExec`
good first issueperformance
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Allow dictionary encoding to support more fixed width types
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Example converter for nuscenes dataset
good first issuehelp wanted
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docs: demonstrate DefaultAzureCredential in storage_options
documentationgood first issue
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Remove `protoc` requirement
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Allow filtering of projected fields
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Support Storage Options in Spark Connector
featuregood first issue
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V2 manifest path in Java
A-javagood first issue
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Offset overflow errors can be confusing for users
A-encodinggood first issue
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Don't materialize any data on `count_rows` if the filter can be satisfied by a scalar index
good first issuehelp wanted
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lance run benchmark panic
benchmarkbuggood first issuehelp wantedrust
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Android build fails due to `aarch64` in Rust
good first issuerust
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implement existing V2 indices as `VectorIndexExtension`
enhancementgood first issuehelp wantedrust
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