随着人们对网络和通信的依赖日渐增长，维护网络信息的安全以及用户的合法权益日益重要。而网络的开放性、虚拟性和不确定性无疑给这项工作增加了一个不小的难题。网络身份的绑定成为必然。每个用户常见的网络、通讯行为有邮件通讯、微博发表、短信通讯以及电话通讯。每个用户在四个系统中分别对应一种身份，把四种身份绑定，确认用户的现实身份，使得网络社会和现实社会同样受到监督与保证，维持网络秩序。由于数据源众多以及各个系统的用户繁多、操作频繁，每日产生TB级甚至PB级的海量数据，传统的关系数据库以及不能满足数据的存储分析处理的要求。本系统利用Hadoop/hive分布式计算平台的高可靠性、高扩展性、高效性以及高容错性，对用户的基础信息、特征行为等进行分析，在功能实现的基础上展现出数据处理很高的效率。本文在实际系统开发的基础上，综述了一种基于Hadoop/hive架构的网络身份识别系统设计与实现的开发方案。将各个数据源的原始数据利用MapReduce进行层层清洗后，装载入一个新建的基于事件的数据仓库。随后，利用HiveQL语言，在专业工作流控制工具的控制下，根据用户要求完成数据的分析处理工作。最后，将数据分析结果展示给用户。该系统的功能已经部分投入使用，经过实际验证，其各项性能指标均达到用户要求，有很高的实用价值。