在Geomesa中，KNN查询通常通过计算相似度来进行。相似度是通过计算两个或多个点之间的欧几里得距离来计算的。

以下是一个简单的KNN查询的Java实现：

```java import org.locationtech.geomesa.datastore.CloseableIndex; import org.locationtech.geomesa.datastore.DataStore; import org.locationtech.geomesa.datastore.readers.CloseableIndexReader; import org.locationtech.geomesa.datastore.readers.CloseableIndexWriter; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnIndexWriter; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnIndexReader; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnDistance; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchEngine; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchFilter; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchIndex; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchIndexWriter; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchIndexReader; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchKnnIndex; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchKnnIndexWriter; import org.locationtech.geomesa.index.knn.KnnSearchKnnIndexReader;

public class KnnIndexExample { public static void main(String[] args) throws Exception { DataStore> store = DataStore.open("sample_index"); KnnSearchEngine engine = new KnnSearchEngine<>(); KnnSearchIndex index = engine.getSearchIndex();

    try (CloseableIndexReader<String> reader = store.openReader("sample_index")) {
        KnnSearchFilter<String> filter = new KnnSearchFilter<String>() {
            @Override
            public String filter(String value) {
                return value.contains("example");
            }
        };

        KnnSearchKnnIndex<String> indexWithFilter = index.filter(filter);

        for (String record : indexWithFilter) {
            System.out.println(record);
        }

        index.close();
    }
}

} ```

在这个例子中，我们首先打开一个数据商店，然后创建一个KnnSearchEngine实例。然后，我们创建一个搜索过滤器，该过滤器只包含"example"。然后，我们使用搜索过滤器创建一个KnnSearchKnnIndex实例，并使用它进行搜索。

注意，这只是一个基本的示例，实际的KNN查询可能需要更复杂的查询和更复杂的过滤器。