GH-604: Fix typo in rows vs columns (#605)

Author: lidavidm

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@@ -62,8 +62,8 @@ Apache Arrowオープンソースプロジェクトは[データフォーマッ
 列指向（カラムナー）データフォーマットは各カラムの値をメモリー上の連続した領域に保持します。これは行指向データフォーマットとは対象的です。行指向データフォーマットは各行の値をメモリー上の連続した領域に保持します。
 
 <figure style="text-align: center;">
-  <img src="{{ site.baseurl }}/img/arrow-result-transfer/part-1-figure-1-row-vs-column-layout.png" width="100%" class="img-responsive" alt="図1：3行5列のテーブルの物理メモリーレイアウトは行指向と列指向でどのように違うのか。">
-  <figcaption>図1：3行5列のテーブルの物理メモリーレイアウトは行指向と列指向でどのように違うのか。</figcaption>
+  <img src="{{ site.baseurl }}/img/arrow-result-transfer/part-1-figure-1-row-vs-column-layout.png" width="100%" class="img-responsive" alt="図1：5行3列のテーブルの物理メモリーレイアウトは行指向と列指向でどのように違うのか。">
+  <figcaption>図1：5行3列のテーブルの物理メモリーレイアウトは行指向と列指向でどのように違うのか。</figcaption>
 </figure>
 
 高性能な分析データベース・データウェアハウス・クエリーエンジン・ストレージシステムは列指向アーキテクチャーを採用することが多いです。これは、よく使われる分析クエリーを高速に実行するためです。最新の列指向クエリーシステムは、Amazon Redshift・Apache DataFusion・ClickHouse・Databricks Photon Engine・DuckDB・Google BigQuery・Microsoft Azure Synapse Analytics・OpenText Analytics Database (Vertica)・Snowflake・Voltron Data Theseusなどです。

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@@ -62,8 +62,8 @@ The Apache Arrow open source project defines a [data format](https://arrow.apach
 Columnar (column-oriented) data formats hold the values for each column in contiguous blocks of memory. This is in contrast to row-oriented data formats, which hold the values for each row in contiguous blocks of memory.
 
 <figure style="text-align: center;">
-  <img src="{{ site.baseurl }}/img/arrow-result-transfer/part-1-figure-1-row-vs-column-layout.png" width="100%" class="img-responsive" alt="Figure 1: An illustration of row-oriented and column-oriented physical memory layouts of a table containing three rows and five columns.">
-  <figcaption>Figure 1: An illustration of row-oriented and column-oriented physical memory layouts of a table containing three rows and five columns.</figcaption>
+  <img src="{{ site.baseurl }}/img/arrow-result-transfer/part-1-figure-1-row-vs-column-layout.png" width="100%" class="img-responsive" alt="Figure 1: An illustration of row-oriented and column-oriented physical memory layouts of a table containing three columns and five rows.">
+  <figcaption>Figure 1: An illustration of row-oriented and column-oriented physical memory layouts of a table containing three columns and five rows.</figcaption>
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 High-performance analytic databases, data warehouses, query engines, and storage systems have converged on columnar architecture because it speeds up the most common types of analytic queries. Examples of modern columnar query systems include Amazon Redshift, Apache DataFusion, ClickHouse, Databricks Photon Engine, DuckDB, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics, OpenText Analytics Database (Vertica), Snowflake, and Voltron Data Theseus.