实验四 Hive实践介紹

• 1.实验目的
• 2.实验原理
• 3.实验准备
• 4.实验内容
  时长：4次课（4周）

1.实验目的

• 熟悉Hive命令，通过编写HiveQL脚本初步掌握更高层次的ETL操作。
• 联合使用MapReduce+Hive，计算目标数据信息。
• （选做）初步掌握UDF/UDAF等自定义精细化数据计算操作，为后续学习SparkSQL和类似计算框架类SQL使用做好准备。

2.实验原理

• Hive是一种常用的数据仓库工具，帮助不熟悉Java编程的用户，依靠熟练的SQL操作实现MR程序的编写。
• Hive组件内置了解释器、编译器和优化器，能够通过预置的MR程序模板将用户编写的HiveSQL操作“翻译”成MR程序，并交给集群执行计算。
• Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，它仅仅是一种纯逻辑操作；本质上看，Hive处理的就是HDFS上的数据，可以认为是map-reduce的一种包装。
• Hive也需要缓存元数据（Metastore ），且本次实验配合MySQL存储元数据；当然也可以直接使用Hive内嵌的Derby。

3.实验准备

• 完成实验一，搭建好伪分布式环境
• 完成实验二，确保HDFS可用
• 完成实验三，掌握MR程序的编写方法

4.实验内容

【实验项目】项目1、项目2、项目3必做；项目4，及后续项目选做；注意标红的思考题，并在实验报告中给出解答。

• 项目1：Hive安装配置
• 项目2：Hive操作实践——员工工资信息统计
• 项目3：MapReduce+Hive综合实践——搜狗日志查询分析
• 项目4：Hive Java API操作
• 项目5：UDF实践
• 项目6：视频数据统计实践（2023年）

【注】由于石老师的课程中已经介绍了HBase 的API编程，所以在2023年开始，本课程实验才会加入相关内容；本年度（2022）暂时不添加这部分。

项目1：Hive安装配置

【参考链接】（梁老师博客）（ Mac安装MySQL5.7.24）
https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/84330906

【准备工作】

1. 安装好hadoop2.7.3（Linux环境）；

2. 安装好MySQL5.7（macOS系统下），推荐使用

或者 Xampp（macOS环境）参考 [Navicat通过1P连接Xampp数据库](https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/84622058)；

• 【参考】命令安装MySQL（macOS系统下）：https://blog.csdn.net/wangws_sb/article/details/125660076（安装MySQL）
• 【参考】Navicat通过IP连接XAMPP数据库：https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/84622058（ 参考）
• 用Navicat IP的方式连接到mysql数据库，如果通过IP连接失败，
  【参考】通过IP连接mysql：https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/84147689（IP连接mysql）
• 也可以直接使用内嵌数据库或者在Linux安装MySQL，直接使用Localhost访问
  

3. 并新建一个名为hive的数据库（可以自拟）

【注】

• mysql安装在macOS时，需要用IP地址来连接数据库，确保navicat可以用IP连接到数据库；当网络环境变化时，macOS IP会变化，这时要注意修改hive-site.xml中的mysql连接的IP地址。
• 为避免麻烦，可以将mysql安装在Ubuntu中，hive-site.xml配置为localhost

4.实验内容【大致步骤】

(1)… 官网下载hive安装文件，下载地址：Index of /dist/hive或者 Index of /apache/hive

(2) 将hive安装文件上传到Linux系统中~/usr/local/hive_ONE目录下，解压：

cd /usr/local/hive_ONE
tar -zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz

(3) 创建软连接：

$ ln -s apache-hive-2.3.6-bin hive

(4) 配置系统级环境变量

nano /etc/profile

末位追加

export HIVE_HOME=/usr/local/hive_ONE/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

使其生效：

source /etc/profile

(5) 配置hive-site.xml(关键步骤) *发现没有直接生写，*注意电脑IP
进入hive的配置文件目录

cd /usr/local/hive_ONE/hive/conf

创建并编写 hive-site.xml

 nano hive-site.xml

或者

gedit hive-site.xml

添加以下内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
   <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
   <value>jdbc:mysql://192.168.0.133:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false</value>
</property>
<property>
   <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
   <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
 
<property>
   <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
   <value>root</value>
</property>
 
<property>
   <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
   <value>asdfghjkl</value>
</property>
 
</configuration>

注意：
如果用sudo touch hive-site.xml创建文件需要修改权限才能编辑,命令如下：

sudo chmod 777 hive-site.xml

javax.jdo.option.ConnectionURL属性值的(192.168.0.133)位物理机的IP地址，请注意修改！

javax.jdo.option.ConnectionUserName值的(root)为数据库的用户名，注意修改！

javax.jdo.option.ConnectionPassword的值（asdfghjkl）数据库的密码，注意修改！
(6) 将MySQL驱动文件拷贝到hive安装目录的lib下
·下载MySQL驱动

·将文件传到Linux中/usr/local/hive_ONE/hive/lib目录下面

(7) 初始化MySQL:

schematool -dbType mysql -initSchema

(8)启动Hive（先启动Hadoop：HDFS和YARN…）:

start-all.sh

(9)执行hive启动客户端:

hive

项目2：Hive操作实践——员工工资信息统计

【参考链接】

（梁老师博客）

【准备工作】

已经完成项目1==>参考白书教材P193

实验内容【大致步骤】

1.启动Hadoop。

start-all.sh

2.新建emp.csv和dept.csv两个数据文件，并上传到HDFS中。
创建EMP.csv

$ nano EMP.csv

在其中添加：

7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981/2/22,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981/4/2,2975,,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981/9/28,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981/5/1,2850,,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981/6/9,2450,,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987/4/19,3000,,20
7839,KING,PRESIDENT,,1981/11/17,5000,,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981/9/8,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987/5/23,1100,,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981/12/3,950,,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981/12/3,3000,,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982/1/23,1300,,10

然后创建dept.csv

$ nano dept.csv

在其中添加：

10,ACCOUNTING,NEW YORK
20,RESEARCH,DALLAS
30,SALES,CHICAGO
40,OPERATIONS,BOSTON

3.启动Hive。

hive

4.创建员工表（emp001）和部门表（depto01）。
创建员工表：

create table emp001(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal int,comm int,deptno int) row format delimited fields terminated by ',';

创建部门表：

create table dept001(deptno int,dname string,loc string) row format delimited fields terminated by ',';

5.将HDFS中的emp.csv和dept.csv分别导入emp001和dept001。

load data inpath '/001/hive/emp.csv' into table emp001;

load data inpath '/001/hive/dept.csv' into table dept001;

6.查询表数据。
查询emp001表：

select * from emp001;

查询dept001表：

select * from dept001;

7.根据员工的部门号创建分区，表名emp_part+学号，如：emp_partoo1，并查看分区数据。

create table emp_part001(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal int,comm int)partitioned by (deptno int)row format delimited fields terminated by ',';

往分区表中插入数据：指明导入的数据的分区（通过子查询导入数据）。

insert into table emp_part001 partition(deptno=10) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp001 where deptno=10;

insert into table emp_part001 partition(deptno=20) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp001 where deptno=20;

insert into table emp_part001 partition(deptno=30) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp001 where deptno=30;

查看emp_part001表的分区情况

show partitions emp_part001;

查看分区表在HDFS中存储时对应的目录

dfs -ls /user/hive/warehouse/emp_part001;

查询某个分区的数据，例如，查看deptno=10分区的数据：

dfs -cat /user/hive/warehouse/emp_part001/deptno=10/000000_0;

查看deptno=20分区的数据：

dfs -cat /user/hive/warehouse/emp_part001/deptno=20/000000_0;

查看deptno=30分区的数据：

dfs -cat /user/hive/warehouse/emp_part001/deptno=30/000000_0;

8.创建一个桶表，表名emp_bucket+学号，如：emp_bucketoo1，根据员工的职位（job）进行分桶。
设置开启桶表：

set hive.enforce.bucketing = true;

创建桶表 ：

create table emp_bucket001(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal int,comm int,deptno int)clustered by (job) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',';	

通过子查询插入数据：

insert into emp_bucket001 select * from emp001;

查询分桶数据：

dfs -ls /user/hive/warehouse/emp_bucket001;

9.查询员工信息：员工号 姓名薪水。

select empno,ename,sal from emp001;

10.多表查询。

select dept001.dname,emp001.ename from emp001,dept001 where emp001.deptno=dept001.deptno;

11.做报表，根据职位给员工涨工资，把涨前、涨后的薪水显示出来。
按如下规则涨薪，PRESIDENT涨1000元，MANAGER涨800元，其他人员涨400元

select empno,ename,job,sal,
case job when 'PRESIDENT' then sal+1000
 when 'MANAGER' then sal+800
 else sal+400
end 
from emp001;

项目3:MapReduce+Hive综合实践一一搜狗日志查询分析

【参考链接】

https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/84899795（梁老师博客）

【准备工作】

已经完成项目1、2 ==>参考白书教材P284
【模式实战场景】：从搜狗实验室下载搜索数据进行分析
下载的数据包含6个字段，数据格式说明如下：
访问时间 用户ID[查询词」该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL
【注意】
1.字段分隔符：字段分隔符是个数不等的空格：
2.字段个数：有些行有6个字段，有些达不到6个字段。

实验内容【大致步骤】

MR数据清洗可能多花费时间，实验内核是通过数据分析，找到隐含在数据中的规律/价值（数据挖掘）
1.下载数据源
打开搜狗实验室链接 （搜狗实验室链接）
下载精简版
下载后文件如下：

2.上传下载文件至HDFS

2.1将下载的文件通过FileZilla工具上传到Linux系统

2.2解压SogouQ.reduced.targz并上传到HDFS
解压：

tar -zxvf SogouQ.reduced.tar.gz

可以用tail命令查看解压文件最后3行的数据：

tail -3 SogouQ.reduced

查询词为中文，这里编码按UTF-8查出来是乱码，编码时指定为‘GBK’可避免乱码。数据格式如前面的说明:

访问时间 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL

上传至HDFS：

hdfs dfs -put SogouQ.reduced /

3.数据清洗
因为原始数据中有些行的字段数不为6，且原始数据的字段分隔符不是Hve表规定的逗号，，所以需要对原始数据进行数据清洗。
通过编写MaoReduce程序宗成数据清洗：（打包运行）
(1）将不满足6个字段的行删除
(2）将字段分隔符由不等的空格变为逗号！分隔符
·IntelliJ IDEA中项目Hadoop中新建Maven模块：hadoop_4_3
目录结构如下：

·修改pom.xml文件
设置主类：在“< project/>”一行之前添加如下语句：

<build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
        <executions>
          <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <transformers>
                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                <!-- main()所在的类，注意修改为包名+主类名 -->
                  <mainClass>com.Zongheshiyan.App</mainClass>
                </transformer>
              </transformers>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

·添加依赖：在 “< /dependencies>”一行之前添加如下语句：

    <dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
    </dependency>

·新建SogouMapper类：

·编写代码：

SogouMapper.java

package com.Zongheshiyan;
 
 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 
import java.io.IOException;
 
//                                                                                         k1     ,        v1,     k2   ,    v2
public class SogouMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable> {
 
    @Override
    /**
     * 在任务开始时，被调用一次。且只会被调用一次。
     */
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        super.setup(context);
    }
 
    @Override
    protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //避免乱码
        //数据格式：20111230000005  57375476989eea12893c0c3811607bcf    奇艺高清        1      1      http://www.qiyi.com/
        String data = new String(v1.getBytes(),0,v1.getLength(),"GBK");
        
        //split("\s+") \s+为正则表达式，意思是匹配一个或多个空白字符，包括空格、制表、换页符等。
        //参考：http://www.runoob.com/java/java-regular-expressions.html
        String words[] = data.split("\s+");
        
        //判断数据如果不等于6个字段，则退出程序
        if(words.length != 6){
            return;//return语句后不带返回值，作用是退出该程序的运行  https://www.cnblogs.com/paomoopt/p/3746963.html
        }
        //用逗号代替空白字符
        String newData = data.replaceAll("\s+",",");
        //输出
        context.write(new Text(newData),NullWritable.get());
    }
 
    @Override
    /**
     * 在任务结束时，被调用一次。且只会被调用一次。
     */
    protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        super.cleanup(context);
    }
}

App.java

package com.Zongheshiyan;
 
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
 
/**
 * 数据清洗器 主类
 *
 */
public class App 
{
    public static void main( String[] args ) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
 
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(App.class);
 
        //指定map输出
        job.setMapperClass(SogouMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //指定reduce的输出
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //指定输入、输出
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
 
        //提交job，等待结束
        job.waitForCompletion(true);
 
    }
}

·打包：

打包成功：

查看打包成功的jar包：

·运行jar包：
在运行jar包之前，确保开启了hadoop所有进程

start-all.sh

同时也把mr历史服务器进程打开：

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

运行jar包：

hadoop jar hadoop_4_3-1.0-SNAPSHOT.jar /SogouQ.reduced /output_4_3

查看输出结果:

hdfs dfs -ls /output_4_3

查看输出文件最后10行数据：

hdfs dfs -tail /output_4_3/part-r-00000

4.创建hive表
进入hive命令行：

hive

创建hive表 ：

create table sogoulog_1(accesstime string,useID string,keyword string,no1 int,clickid int,url string) row format delimited fields terminated by ',';

5.将MapReduce清洗后的数据导入Hive

load data inpath '/output_4_3/part-r-00000' into table sogoulog_1;

6.使用SQL查询满足条件的数据（只显示前10条）

select * from sogoulog_1 where no1=2 and clickid=1 limit 10;

【注】有余力的同学可以考虑做分析结果的可视化

【思考题】

【思考题1】对于Hve：什么是内部表？什么是托管表？什么是管理表？什么是外部表？这些概念有和区别和联系？

答：
内部表（托管表）：在 Hive 中创建的表，数据和元数据都由 Hive 管理，存储在 Hive Warehouse Directory。删除表时，数据也会被删除。
外部表：在 Hive 中创建的表，数据存储在独立于 Hive 的位置上，可以是 HDFS、S3、HBase 等。删除表时，只删除元数据，不删除底层存储的数据。
托管表（管理表）：是内部表的另一种称呼，数据和元数据都由 Hive 管理。
内部表和外部表的区别：内部表数据由 Hive 管理，删除表时数据也会被删除；外部表数据存储在独立位置，删除表时只删除元数据。
托管表和管理表的区别：指同一类型的表，由 Hive 管理和维护，数据和元数据都由 Hive 控制，这两个术语可以互换使用。
外部表与外部数据源的交互：外部表可与外部数据源交互，例如其他系统生成的数据文件。
管理表的操作：管理表可以通过 Hive 命令和操作进行数据的加载、插入、删除等操作。外部表的数据操作需要在底层存储系统上进行。

【思考题2】项目2中的loaddata操作后，数据和数据表被转移到那个目录下了？

答：
默认情况下，Hive Warehouse Directory的位置是在HDFS中的/user/hive/warehouse目录下。在该目录下，每个Hive表都有一个对应的子目录，其中包含表的数据文件和元数据信息。如果你在Hive中创建了一个名为"emp001"的表，并使用loaddata操作加载数据，则数据和数据表将被存储在Hive Warehouse Directory的相应位置，即/user/hive/warehouse/emp001目录下。

【思考题3】在最后一步操作中，我们对数据做了修改，为何再次查询数据却没有变化？

答：

`SELECT empno, ename, job, sal,
  CASE job
    WHEN 'PRESIDENT' THEN sal + 1000
    WHEN 'MANAGER' THEN sal + 800
    ELSE sal + 400
  END AS new_salary
FROM emp001;

这个查询使用了 CASE 表达式来计算一个新的薪水字段，但并没有对表中的数据进行实际修改。查询语句只是根据已有的数据进行计算，并将计算结果作为新的字段返回。这种查询不会改变表中原来的内容。

【思考题4】 Hive在MysQL中存放的元数据有哪些，能否根据自己MysQL中真实存放的Hive元数据逐一举例说明

答： 元数据包括数据库中的表、列和索引，文件系统中的文件和目录，网络中的资源和连接，以及软件应用程序中的对象和配置等
下面是MySQL中的表：

查询某个表的内容

项目心得体会

1.mysql初始密码登录报错：

ERROR 1045 (28000): Access denied for user ‘root’@‘localhost’ (using
password: YES)

原因：这通常表示MySQL服务器拒绝了使用提供的密码登录 ‘root’ 用户。
解决方案：
重置root密码：如果你忘记了root用户的密码或者密码不正确，你可以尝试重置密码。可以按照以下步骤进行：
·停止MySQL服务器。你可以使用以下命令停止MySQL服务器：

sudo service mysql stop

·启动MySQL服务器并跳过权限检查。使用以下命令启动MySQL服务器：

sudo mysqld_safe --skip-grant-tables &

·连接到MySQL服务器。打开一个新的终端窗口，使用以下命令连接到MySQL服务器：

mysql -u root

·在MySQL命令行提示符下，执行以下命令来更改root用户的密码：

FLUSH PRIVILEGES;
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'new_password';

注意：将 ‘new_password’ 替换为你想要设置的新密码。
退出MySQL命令行：exit
停止MySQL服务器：在第一个终端窗口中运行以下命令：sudo service mysql stop
启动MySQL服务器：再次运行以下命令以正常启动MySQL服务器：sudo service mysql start

2.运行schematool -dbType mysql -initSchema时报错：

显示schematool：未找到命令

原因分析：可能是因为你没有将Hive的可执行文件路径添加到系统的环境变量中。请按照以下步骤检查和解决该问题：
·确保已经正确安装和配置了Apache Hive和MySQL数据库。
·打开命令行终端或命令行界面。
·输入以下命令，查看Hive可执行文件的路径：which hive
如果命令没有返回可执行文件的路径，说明系统无法找到Hive的可执行文件。在这种情况下，你需要将Hive可执行文件的路径添加到系统的环境变量中。
·打开你的shell配置文件，如~/.bashrc（对于Bash）或～/.zshrc（对于Zsh）或～/etc/profile(系统)
·在文件的末尾添加以下行（假设Hive的可执行文件路径为/path/to/hive/bin，请将其替换为实际路径）：

export PATH=/path/to/hive/bin:$PATH

·保存并关闭配置文件。
·在终端中运行以下命令，使配置文件的更改生效：

 source ~/.bashrc

·现在再次尝试运行schematool -dbType mysql -initSchema命令，应该能够正常执行。

3.运行schematool -dbType mysql -initSchema时报错：

原因：是连接MySQL服务器时遇到了问题。错误消息指出，主机’192.168.0.133’不被允许连接到MySQL服务器，并且引发了"java.sql.SQLException"异常。
（1）：主机访问权限问题
（2）：连接参数错误：确认连接MySQL时使用的连接参数是正确的，包括URL、用户名和密码。请确保以下参数的正确性：

Metastore connection URL:
jdbc:mysql://192.168.0.133:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false
Metastore Connection Driver: com.mysql.jdbc.Driver Metastore
connection User: root

解决方法：
·验证MySQL服务器配置：
登录到MySQL服务器，可以使用命令行工具如mysql，或者MySQL客户端工具。
确认MySQL服务器是否允许远程连接。执行以下查询语句：

SELECT host, user FROM mysql.user;

确保在结果中看到包含主机名和用户名的条目。
·检查MySQL服务器的访问控制列表（ACL）设置。执行以下查询语句：

SHOW GRANTS FOR 'root'@'192.168.0.133';

替换root和192.168.0.133为实际的用户名和主机名。确认结果中包含与连接相关的权限。
·如果没有允许连接的条目，可以执行以下命令添加访问权限：

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'192.168.0.133' IDENTIFIED BY 'your_password' WITH GRANT OPTION;

替换root、192.168.0.133和your_password为实际的用户名、主机名和密码。

·确认连接参数：

确认连接MySQL时使用的连接参数是正确的，包括URL、用户名和密码。 Metastore connection
URL应该类似于：jdbc:mysql://192.168.0.133:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false
Metastore Connection Driver应该是：com.mysql.jdbc.Driver Metastore
connection User应该是正确的用户名，例如：root 确认密码是正确的，并且具有适当的权限。

4.在3中执行代码GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'192.168.0.133' IDENTIFIED BY 'your_password' WITH GRANT OPTION;报错：

ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ‘OPTION；’ at line 1
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO ‘root’@‘192.168.0.133’ IDENTIFIED BY ‘your_password’ WITH GRANT OPTION;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.01 sec)

原因：在执行授权语句时出现了语法错误。错误信息提示你的MySQL服务器版本不支持使用WITH GRANT OPTION子句。在MySQL 8.0及以上版本中，不再支持使用WITH GRANT OPTION来授予GRANT权限。相反，可以使用GRANT OPTION来授予具有GRANT权限的用户。
解决方案：
·登录到MySQL服务器，并执行以下命令：

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'192.168.0.133' IDENTIFIED BY 'your_password' WITH GRANT OPTION;

替换root、192.168.0.133和your_password为实际的用户名、主机名和密码。
· 如果MySQL服务器版本较低，不支持WITH GRANT OPTION子句，可以使用以下命令：

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'192.168.0.133' IDENTIFIED BY 'your_password';

·然后，执行以下命令来刷新权限：

FLUSH PRIVILEGES;

至此在Linux中运行：

schematool -dbType mysql -initSchema

就成功啦！！