diff --git a/README-ja.md b/README-ja.md
index cb6633d5..6b386ace 100644
--- a/README-ja.md
+++ b/README-ja.md
@@ -999,7 +999,7 @@ NoSQL は **key-value store**、 **document-store**、 **wide column store**、
 
 ワイドカラムストアのデータの基本単位はカラム（ネーム・バリューのペア）です。それぞれのカラムはカラムファミリーとして（SQLテーブルのように）グループ化することができます。スーパーカラムファミリーはカラムファミリーの集合です。それぞれのカラムには行キーでアクセスすることができます。同じ行キーを持つカラムは同じ行として認識されます。それぞれの値は、バージョン管理とコンフリクトが起きた時のために、タイムスタンプを含みます。
 
-Googleは[Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf)を初のワイドカラムストアとして発表しました。それがオープンソースでHadoopなどでよく使われる[HBase](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture) やFacebookによる[Cassandra](http://docs.datastax.com/en/archived/cassandra/2.0/cassandra/architecture/architectureIntro_c.html) などのプロジェクトに影響を与えました。BigTable、HBaseやCassandraなどのストアはキーを辞書形式で保持することで選択したキーレンジでのデータ取得を効率的にします。
+Googleは[Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf)を初のワイドカラムストアとして発表しました。それがオープンソースでHadoopなどでよく使われる[HBase](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture) やFacebookによる[Cassandra](http://docs.datastax.com/en/archived/cassandra/2.0/cassandra/architecture/architectureIntro_c.html) などのプロジェクトに影響を与えました。Bigtable、HBaseやCassandraなどのストアはキーを辞書形式で保持することで選択したキーレンジでのデータ取得を効率的にします。
 
 ワイドカラムストアは高い可用性とスケーラビリティを担保します。これらはとても大規模なデータセットを扱うことによく使われます。
 
diff --git a/README-zh-Hans.md b/README-zh-Hans.md
index 15de279c..156edbc4 100644
--- a/README-zh-Hans.md
+++ b/README-zh-Hans.md
@@ -1010,15 +1010,15 @@ MongoDB 和 CouchDB 等一些文档类型存储还提供了类似 SQL 语言的
 
 类型存储的基本数据单元是列（名／值对）。列可以在列族（类似于 SQL 的数据表）中被分组。超级列族再分组普通列族。你可以使用行键独立访问每一列，具有相同行键值的列组成一行。每个值都包含版本的时间戳用于解决版本冲突。
 
-Google 发布了第一个列型存储数据库 [Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf)，它影响了 Hadoop 生态系统中活跃的开源数据库 [HBase](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture) 和 Facebook 的 [Cassandra](http://docs.datastax.com/en/archived/cassandra/2.0/cassandra/architecture/architectureIntro_c.html)。像 BigTable，HBase 和 Cassandra 这样的存储系统将键以字母顺序存储，可以高效地读取键列。
+Google 发布了第一个列型存储数据库 [Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf)，它影响了 Hadoop 生态系统中活跃的开源数据库 [HBase](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture) 和 Facebook 的 [Cassandra](http://docs.datastax.com/en/archived/cassandra/2.0/cassandra/architecture/architectureIntro_c.html)。像 Bigtable，HBase 和 Cassandra 这样的存储系统将键以字母顺序存储，可以高效地读取键列。
 
 列型存储具备高可用性和高可扩展性。通常被用于大数据相关存储。
 
 ##### 来源及延伸阅读：列型存储
 
 - [SQL 与 NoSQL 简史](http://blog.grio.com/2015/11/sql-nosql-a-brief-history.html)
-- [BigTable 架构](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf)
-- [Hbase 架构](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture)
+- [Bigtable 架构](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf)
+- [HBase 架构](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture)
 - [Cassandra 架构](http://docs.datastax.com/en/archived/cassandra/2.0/cassandra/architecture/architectureIntro_c.html)
 
 #### 图数据库
diff --git a/README.md b/README.md
index a2a1b86d..0275204c 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1048,7 +1048,7 @@ Document stores provide high flexibility and are often used for working with occ
 
 A wide column store's basic unit of data is a column (name/value pair).  A column can be grouped in column families (analogous to a SQL table).  Super column families further group column families.  You can access each column independently with a row key, and columns with the same row key form a row.  Each value contains a timestamp for versioning and for conflict resolution.
 
-Google introduced [Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf) as the first wide column store, which influenced the open-source [HBase](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture) often-used in the Hadoop ecosystem, and [Cassandra](http://docs.datastax.com/en/cassandra/3.0/cassandra/architecture/archIntro.html) from Facebook.  Stores such as BigTable, HBase, and Cassandra maintain keys in lexicographic order, allowing efficient retrieval of selective key ranges.
+Google introduced [Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/chang06bigtable.pdf) as the first wide column store, which influenced the open-source [HBase](https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture) often-used in the Hadoop ecosystem, and [Cassandra](http://docs.datastax.com/en/cassandra/3.0/cassandra/architecture/archIntro.html) from Facebook.  Stores such as Bigtable, HBase, and Cassandra maintain keys in lexicographic order, allowing efficient retrieval of selective key ranges.
 
 Wide column stores offer high availability and high scalability.  They are often used for very large data sets.