异构数据集成思路总结
异构数据集成思路总结
基于XML的异构数据集成方案
一、设计任务
设计出基于XML的异构数据集成方案，具体要求：
i.数据源包括：结构化数据、非结构化数据和
半结构化数据
ii.实现功能包括：能够用统一的方式实现查询等处理
iii.应用的技术为XML技术，实现异构数据集成
二、设计应用的具体集成方法
2.1异构数据集成方法简介：
异构数据集成方法包括：模式集成和数据复制方法。
1、模式集成方法中的数据仍保存在各数据源上，由集成系统提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)以及全局模式查询的处理机制。用户直接在全局模式的基础上提交请求，由数据集成系统处理这些请求，转换成各个数据源在本地数据视图基础上能够执行的请求。
图3 数据仓库集成方法示意图
4几种数据库集成的比较
联邦数据库集成方法、中间件数据库方法和数据仓库集成方法，它们拥有各自己的特点，具体特点如下表所示：
表1 各类异构数据集成方法比较
智慧城市多源异构大数据处理框架
智慧城市多源异构大数据处理框架 摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。 关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言 随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。
图1 智慧城市大数据中心功能框架 大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。 不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。 目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。 本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构 多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展
异构数据集成思路总结
基于XML的异构数据集成方案 一、设计任务 设计出基于XML的异构数据集成方案，具体要求： i.数据源包括：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据 ii.实现功能包括：能够用统一的方式实现查询等处理 iii.应用的技术为XML技术，实现异构数据集成 二、设计应用的具体集成方法 2.1异构数据集成方法简介： 异构数据集成方法包括：模式集成和数据复制方法。 1、模式集成方法中的数据仍保存在各数据源上，由集成系统提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)以及全局模式查询的处理机制。用户直接在全局模式的基础上提交请求，由数据集成系统处理这些请求，转换成各个数据源在本地数据视图基础上能够执行的请求。 2、数据复制方法将各个数据源的数据复制到与其相关的其它数据源上，并维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率。 3、模式集成包括：联邦数据库和中间件集成方法是现有的两种典型的模式集成方法。 4、数据复制方法：数据仓库方法。 2.2异构数据集成方案分析 1.联邦数据库数据集成 联邦数据库是数据库集成的最简单结构，将所有组件数据库进行一对一的连接为了实现各个数据库和其它数据库数据之间的互操作，需要解决各个数据库之间的格式冲突问题，就要为每一个数据库向其它数据库的数据类型转换提供转换规则。这就是说这样的异构数据库系统需要建立N X（N一1）/2个转换规则，或者说要编写N X (N一1)/2段代码来支持两两之间的查询访问。 在联邦数据库数据集成方式中，如果要向系统中加入新的节点，就需要再建立很多转换规则，并且为系统之间只有通过编写软件来实现互相的信息正确地传递，这样做既费时又费工。如果各个子系统需要修改，那么会带来更多的问题，大大影响了系统的可扩展性、移植性和稳定性。其模型示意图如下图所示：
【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台
一、项目背景及必要性 (一)国内外现状和技术发展趋势 大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型。从产业的发展角度看，我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段，而今眼目下，对数据的利用正处在处理这个阶段，即如何处理、如何管理、如何应用，如何优化是现阶段的主要工作。 大数据的具体特点主要表现为四个“V”：一是体量浩大（Volume），数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算。著名咨询公司IDC的研究报告称，未来10年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍。二是类型复杂（Variety），大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，到20152年末非结构化数据将达到整个数据量的75%以上。三是生成迅速(Velocity)，大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性。数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变，数据的涌现特征明显。四是价值巨大但利用密度低(Value)，基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态。 当今社会，新摩尔定律得到验证，大数据以成为各行各业的焦点。数据的来源多样化：以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上，剩下的5%为结构化数据，包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测
数据、多源异构数据探测数据等等，这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长，这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求。同时，大到智慧地球，小到智慧城市的数字化建设，使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。这些行业包括：互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等。预计2015年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用各种智能终端，以全方位的方式与各行各业发生交互融合。其中大约12%拥有智能终端——其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。预计到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。 人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大，管理越来越复杂，数据的爆炸性增长和管理能力的相对不足之间的矛盾日益尖锐。同时，数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战，海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要，充分挖掘海量数据中的有效价值。这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储管理平台，该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性，同时也需要具备高经济性，只有这样才能更好的为国民经济和生活服务。 国外的大数据发展现状，以GOOGLE/FACEBOOK为代表的
多源异构数据采集和可视化解决方案
工业互联网先进应用案例集 案例 可快速部署的低成本多源异构数据采集 和可视化解决方案 ——基于宜科边缘控制器和IoTHub平台的设 备智能管理应用 宜科（天津）电子有限公司成立于2003年，位于天津市西青经济开发区，在中国天津和德国德累斯顿设有研发中心。公司将“自动化技术+数字化工厂+工业互联网”定义为重要的发展战略，围绕工业互联网和智能制造业务持续发力，在工业互联网、智能制造、工业软件等方面积累了大量项目案例和实施经验，在工业互联网领域拥有核心产品和方案，在系统集成解决方案领域处于国内领先地位。 一、项目概况 宜科边缘控制器利用宜科IoTHub TM工业互联网赋能平台和Workbench工业APP快速开发工具，提供“设备连接+数据可视化”应用模式，将成为中小企业管理者直观了解工厂运行状态的最有效方式。
1. 项目背景 工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台，实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化，引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异，当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台，导致绝大部分平台的设备接入数量有限。2. 项目简介 基于宜科边缘控制器，提供“数据+应用”的服务，充分利用IoTHub TM工业互联网赋能平台IaaS和PaaS资源，以及边缘计算设备的性能，提供数据采集能力和数据可视化应用。 数据：系统提供多种协议接口，支持典型的工业控制器、传感器、物联网采集监控终端，并提供协议连接及数据交互操作。 应用：工业APP开发工具，方便提供生产过程监控、调试维护配置、报警相应及处理、报表实时更新及显示生成等功能，方便平台应用。 数据+应用=服务 3. 项目目标 面向工业互联网应用，支持市场二十种以上主流工业协议解析，支持二十万台设备并发连接，提供面向工业现场的图形化、拖拽式和低代码快速开发APP 工具，支持本地、私有云、共有云混合或单一部署，提供多个重点垂直领域的基础应用APP。 在汽车整车及零部件、装备制造、冶金、电子信息领域发展客户上千家，设备连接数超百万。在设备监控、设备预测性维护、生产现场数据可视化、数据分析、实时报警等方面，帮助广大中小制造业企业解决“数据之痛”，提升生产效率，降低运营成本，提高管理水平，助力企业做大做强。
数据迁移整合方案
1.历史数据的迁移整合 本次系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。 1.1.新老系统迁移整合需求分析 系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。 系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。 系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。 1.2.需要进行迁移整合的系统 1.3.数据迁移整合分析 根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET
和J2EE两大类。 对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。 上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。 1.4.系统迁移和整合目标 1.4.1.系统迁移的主要目标： 1.保证系统正常运行 在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。 2.保证原有系统在新系统中的独立性 原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个系统由于存在业务上的差别，数据在逻辑上应当保持一定的独立性。 1.4. 2.系统整合的目标： 保证直接关联的系统互动，保证业务的正常办理。例如公众服务系统与基本业务系统之间互动，基本业务与协同业务之间互动等等。
异构数据库的集成技术
异构数据库集成技术在高校学生信息管理系统中的应用引言 随着校园的信息化建设的飞速发展,异构数据库集成技术起着越来越重要的作用。由于部门业务和功能归属不同，各应用系统开发时采用了不同的软硬件环境．数据的这种按部门或功能进行组织和管理，把很多信息都分开化啦!正好，异构数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。不同的数据库所存储的形式也各不相同，比如，教学管理数据库主要就是用于储存管理应用处理层所需的数据资料。不同教育机构建立的各自的应用控制系统中也建设了各自的数据库,但由于缺乏统一协调,各数据库系统在建立时都是从各自的需求出发,没有统一的数据库,这就使得各数据库之间无法互连!互通,信息资源无法融合共享论文对异构数据库集成展开研究,建立教学管理综合数据库系统,以适应不同平台!不同部门数据库之间的数据共享。要怎么才能实现网络环境下的信息共享？就要求必须联合各个异构数据库即集成多个数据库系统，实现不同数据库之间的数据信息资源合并和共享，显然，每个数据库系统在加入异构数据库集成系统之前本身就已存在，拥有自己的DBMS。异构数据库系统是指异构的多数据库系统，即组成它的成员数据库具有的硬件、系统软件(例如操作系统)或通信支持不同，或者成员数据库具有不同的DBMS或具有不同的数据语义DBMS的不同表现在表达(结构和限制)和语
义两方面。网络上存在着大量异构的数据库,它们的异构性表现在多个方面,如数据的类型不同,数据的表示不同,管理数据的软件不同,以及系统运行的环境不同。随着企业合作和政务电子化的发展,许多信息系统需要访问这些异构数据库中的数据。因此,需要一种新的系统框架来解决多个异构数据库的信息集成,其前提是必须对用户透明,并保持本地数据库的自治性。 1 异构数据库集成技术 1.1 联邦数据库技术 联邦数据库系统(FederatedDatabases)"祸合较松一些"没有单一的全局策略,每个局部数据库维护一个本地输入输出策略,输出策略指明了本地系统提供的全局共享数据,输入策略指明了允许输入本地系统的来自远程节点的数据"局部输入输出策略构成了全局策略的一部分"这种系统只集成局部系统中的部分数据,因而使得局部系统有较好的自治性"联邦数据库是最简单的一种异构数据库集成方式：各个数据源是相互独立的．但通过数据源之间的数据交换格式进行一一映射．这种映射可以让数据源DB1使用数据源DB2理解的术语来访问DB2数据源也就是说．不同的数据源之间使用数据转换接口网关或调用接口来实现数据互访．这样一个数据源就可以访问任何其他数据源的信息。同时，如果有l1个异构数据源需要互连，那么我们就要去构造n (n—l1个映射程序来支持这n个异构数据源之间的互相访问。
异构系统集成案例 深圳数帝异构数据的集成技术
异构系统集成案例深圳数帝异构数据的集成技术 随着信息技术的不断发展，企业在信息化方面做了巨大的投资，建立了各种信息系统以帮助企业业务的处理和管理工作。然而，众多的信息系统形成了一个个彼此独立的信息孤岛，无法实现资源共享。深圳市数帝网络科技有限公司创建的DataBridge数据集成平台解决了企业数据难统一的痛点，帮助企业连接一切。下面，就以瑞丰德永集团为例，看看数帝网络如何实现金蝶K3系统和自主研发CRM系统的数据集成，实现企业大数据对接与交换。 系统数据集成案例 1，客户简介： 瑞丰德永集团于2008年成立，位于香港中环力宝中心，历经近十年的拼搏发展，目前设有香港、华南、华东、华北四大区，在中国12个重要发达城市及沿海地区设立了公司。瑞丰德永茁壮成长为一个拥有会计、税务、财务、金融、商业秘书等专业知识的超过200多人的高级资深顾问团队。八年过去了，公司的宗旨一直未变，依旧是帮助更多中国的企业走出去，创造出前所未有的机遇，开拓出崭新的市场。如今，瑞丰德永集团已为近四万家中国内地企业在香港、新加坡、美国等30多个国家成立公司，提供会计报税、企业秘书、投资移民等领域一站式专业顾问服务。
2，业务痛点: 随着公司业务的发展,于2014年购买了金蝶K3系统来管理合同,收付款,业务执行情况。但各分公司的账各自独立,每个分公司财务需在金蝶系统中手动录入合同信息等。再者，公司为实现客户管理专业化，自主研发了CRM。CRM和金蝶系统相互独立,加大了业务人员的重复工作，工作效率不高。 3，对接系统： 金蝶K3 ,自主研发CRM 4，集成业务: （业务集成场景图） 1）异构系统主数据一体化： ?约定主数据（客户、供应商、物料、部门）统一由自研CRM系统进行新增或者修改，EDS平台自动抓取CRM变动的主数据，按照平台设置的数据交换规则将符合目标系统（金蝶K3）的主数据推
基于异构数据资源整合的方法和系统实现
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/cb3954868.html, 基于异构数据资源整合的方法和系统实现 作者：陈倬 来源：《科技创新导报》2017年第12期 摘要：随着信息化领域的不断深入及发展，电力企业已经积累了大量的异构数据源处 理，而Web技术的成熟在一定程度上推动了异构数据整合可能性。因此，该文在对数据库系统开发技术进行分析的基础上，提出数据资源整合方法，从而有效地解决了资源整合问题。 关键词：异构数据资源整合系统方法 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（c）-0142-02 异构系统数据的整合也就是说利用现有的网络以及计算机技术，对多个业务系统进行优化及调整，从而使业务与业务之间存在关联，最终便能够在无人干预的条件下，实时共享及自动同步不同业务系统之间的数据资源。而随着我国信息化的进一步推进，相关单位及部门均要求将异构数据作为撰写报告以及分析数据的基础。但由于远程没有相同的数据库系统及大量错误的存储方式，并且还没有统一的数据描述标准，从而导致对数字化进程以及主题信息化造成了一定阻碍。目前所采用的数据整合方式主要是基于C/S结构，在实际应用的过程中用户需要在机器上安装客户端，因而对用户机器具有较高的要求。加上在维护客户端软件的过程中具有较大的难度，没有相关的工作流程作为支持，从而便导致数据使用以及整合在不同的系统中，在一定程度上阻碍了资料的检索及共享。 1 系统架构 在整个电力系统中，系统框架作为其最为核心的部分，在系统架构层中主要的工作内容是负责与数据库之间的交互，同时还需要对多个运行协调以及指挥处理平台业务支撑层进行处理。在实际应用的过程中，为了能够对电力企业现有网络硬件环境进行充分地利用，就需要采用基于B/S模式以及J2EE标准规范。网络数据库管理系统是整个数据库的核心，且客户端之间的沟通交流平台主要为IE浏览器与微软平台。根据此可以建立一个基于异构数据的整合技术，从而便能够实现综合系统，其中包括对异构资源的统一管理，结构化与非结构化数据的统一搜索等工作内容。 2 异构数据源整合 2.1 异构数据源 数据源异构主要指的是数据源具有多种不同的类型，并且在存储方式上数据源包括不同模式及数据语义差异。在不同的存储模式中，使用对象模式以及关系模式均具备较好的兼容性，但并不适用于每个系统。在某些特殊的系统中，尽管采用同一种类型的存储模式，差异性的模
论中医药多源异构大数据融合方法研究的意义
Traditional Chinese Medicine 中医学, 2018, 7(5), 282-285 Published Online September 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/cb3954868.html,/journal/tcm https://https://www.360docs.net/doc/cb3954868.html,/10.12677/tcm.2018.75047 On the Significance of the Method of Multi-Source Heterogeneous Data Fusion in TCM Hanqing Zhao, Zhiguo Wang* Institute of Basic Research in Clinical Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing Received: Aug. 18th, 2018; accepted: Aug. 26th, 2018; published: Sep. 3rd, 2018 Abstract Multi-source isomerism is one of the basic features of large data. It is a hot issue in recent years to study traditional Chinese medicine diagnosis and treatment methods based on data. Building a generalization model is one of the methods to solve multisource heterogeneous data fusion and shares and extends the scope of traditional Chinese medicine data. However, the complexity of the large data of traditional Chinese medicine is high. Many problems, such as rich semantics, uneven distribution and poor objectivity, have greatly restricted the research and application of big data in Chinese medicine. In this paper, the importance of multi-source heterogeneous data fusion me-thod under the background of Internet+ large data is discussed, and the importance of mul-ti-source heterogeneous data fusion method based on the combination of disease and syndrome is discussed. It is the original cause of the important component of the large data of traditional Chi-nese medicine in the future, and the further study of the multi-source isomerism of traditional Chinese medicine. The method of large data fusion provides a theoretical reference. Keywords TCM Informatization, Diagnosis and Treatment Mode, Combination of Disease and Syndrome, Big Data, Multi-Source Heterogeneous Fusion 论中医药多源异构大数据融合方法研究的意义 赵汉青，王志国* 中国中医科学院中医临床基础医学研究所，北京 收稿日期：2018年8月18日；录用日期：2018年8月26日；发布日期：2018年9月3日 *通讯作者。