随着互联网的迅速发展,XML已经成为互联网上信息存储和数据交换的重要标准,因此,XML文档的数据规模急剧增长,使得海量XML文档的查询处理成为当前比较热门的研究方向。XML文档查询的核心操作是小枝模式(Twig)查询,但是传统的Twig查询处理算法在海量XML文档上的查询效率低,高效地查询处理海量XML文档的研究还很少,并且存在许多问题。云计算是当前处理海量数据的主流技术,云环境下海量数据管理技术研究主要包括数据分片和分布式查询处理。首先,在数据分片方面,本文提出了XML文档的任意分片算法AF (Arbitrarily Fragmentation), AF算法能够在保证分片的任意性的前提下,通过记录分割结点信息以维持XML文档结构信息的完整性。其次,在分布式查询处理方面,本文提出了基于MapReduce的分布式Twig查询处理算法DTS (DTwigStack),该算法利用AF算法记录的分割结点信息,分布式的处理所有的分片,并输出所有可能组合成最终的查询匹配结果的局部结果。然后,为了保证把有可能合并成最终结果的局部路径结果发送到同一个Reduce任务进行处理,本文引入了ComMapReduce框架中的Coordinator节点,用来收集DTS算法在Map阶段执行得到的键值信息,并在整合之后发送给所有的Mapper节点,重新修改键值,从而保证能够把具有相同键值的局部路径结果发送到同一个Reduce任务,并组合成最终的匹配结果。本文设计了一系列实验,包括分布式查询处理算法DTS的性能与Hadoop集群slave节点数之间的关系以及与数据大小之间的关系,并且对DTS算法的加速比,可扩展性和规模增长性的性能进行了实验。实验表明分布式DTS算法在海量XML文档的查询上具有良好的性能。