通过MapReduce，能将表格信息根据关联字段进行合并处理，结果如表4所示；（2）通过Hive Api创建表4结果对应的外部表；（3）创建一个Hive 自定义函数（如取名myfun），调用该UDF时，结果显示你的学号姓名为前缀，然后再接对应字段内容

这是一个关于Hadoop生态圈中Hive的操作问题，需要具备一定的Hadoop和Hive的知识。下面是一些简单的解释和参考资料：

1. MapReduce是一种分布式计算框架，可以用于大规模数据处理和分析，其中的Map和Reduce操作可以实现数据的合并和聚合。在Hadoop中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语句对数据进行查询、转换和分析。在Hive中，可以通过MapReduce来实现数据的合并和聚合操作。

2. 在Hive中，可以使用HiveQL来创建表格和查询数据。通过HiveQL的CREATE EXTERNAL TABLE语句可以创建一个外部表，该表的数据存储在Hadoop的HDFS文件系统中。关于HiveQL的语法和使用方法，可以参考官方文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

3. 在Hive中，可以通过编写自定义函数（UDF）来扩展Hive的功能。UDF可以通过Java语言编写，并且可以通过Hive的API来注册和调用。在本题中，需要编写一个UDF来将学号姓名和对应字段内容拼接在一起。关于Hive自定义函数的编写和使用方法，可以参考官方文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF

需要注意的是，以上只是一些简单的解释和参考资料，实际操作需要根据具体的数据和环境进行调整和优化。如果需要更详细的帮助和指导，建议咨询相关的专业人士或者参考更多的资料。