随着Web信息技术的不断发展，网络信息采集技术也日趋完善，作为许多Web信息服务的基础及重要组成部分，它被广泛的应用于搜索引擎、机器翻译等自然语言处理的各个方面。面对互联网上各种信息资源，有针对性的网络信息采集系统不断推陈出新，为获取网络信息提供极大的便利，同时，海量增长的网络信息也给信息的获取带来了新的挑战。对于统计机器翻译、机器辅助翻译以及翻译知识获取等研究来说，网络信息采集的任务是从海量的Web网页中发现大规模、含有多语言平行网页文本的网站中搜集平行网页文本，建设大规模多语言平行语料库，这也正是本文的研究目标。本文深入研究了一个针对大规模数据处理的分布式计算集群框架—Hadoop，并在此基础上设计并实现了一个可配置、可扩展的面向Web的分布式网络信息采集系统，此外，本文还设计并实现了一个增量式的网络信息更新采集系统，用来对双语平行网页进行增量式更新采集。本文首先介绍了网络信息采集系统的研究背景、当期的发展现状，并调研了当前非常热门的分布式计算集群框架—Hadoop，深入的理解其子系统Hadoop分布式文件系统(HDFS)及其重要的并行计算模型MapReduce的设计原理、体系结构等，分析了网络信息采集中URLs去重、任务调度、网页更新的识别等的关键技术，在此基础上设计并实现了面向Web的分布式网络信息采集系统和面向双语网站的增量式更新采集系统。最后通过对实验结果的分析，验证了本文提出的面向Web的分布式网络信息采集系统的高可配置、稳定、高可扩展等的特性，能够完成采集大规模、多语言网页的任务，对于面向双语网站的增量式更新采集系统，能够高效的完成对双语网站的增量式更新采集网页的任务，最终实现了课题的研究目标。