近年来,随着智能便携式设备、社交网络和无线传感器网络的发展和普及,各种基于位置的服务和应用越来越多,大量同时包含空间信息和文本信息的空间文本数据也随之产生。如何为这些空间文本数据设计有用的查询类型和高效的处理方法,是一个很有意义的研究方向。基于此,本文中我们提出并研究一个创新问题:基于空间文本数据的k近邻连接。它结合了空间k近邻查询和连接以及文本相似查询和连接,能够极大地丰富我们对空间文本数据的处理方式,为各种服务和应用提供更好的功能扩展。而随着数据规模的不断上升,传统的单机集中式处理会遇到一定的性能瓶颈。因此十分有必要在分布式环境下解决这个问题。本文中我们首先探讨了研究问题的来源并对该问题进行了展望。然后对空间数据k近邻查询和连接、文本数据相似查询和连接以及空间文本数据相似查询和连接等相关领域的研究工作和技术方法进行了回顾,我们还对使用的分布式处理框架MapReduce及其流行开源实现软件Hadoop进行了简要介绍。接着我们对要解决的问题给出了形式化的定义,并提出了两种基于MapReduce框架的方法来解决它,分别是基于分块嵌套循环思想的朴素方法和基于?lter-and-re?ne框架的改进方法。我们在分布式集群上进行的实验结果表明,在处理一定规模的空间文本数据时我们提出的方法是可行的,而且改进方法比朴素方法具有更好的查询性能。