（1）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，如： select myfun(科目) from 表4 limit 1， 结果为： “101 liqiang计算机组成原理”

感谢您的提问，根据您的要求，我将逐一回答您的问题：

1. 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；
答：是的，MapReduce可以实现表格信息的合并处理，通常使用Hadoop的MapReduce框架来进行处理。具体可分为如下步骤：
- Map阶段：将输入数据按照关联字段分组，每个组内的数据分别处理，将结果输出为(key, value)键值对。
- Shuffle阶段：将Map阶段输出的键值对按照key进行排序和分组，确保相同key的数据路由到同一个Reducer节点。
- Reduce阶段：将Shuffle阶段输出的数据进行合并处理，并输出合并后的结果。

2. 通过Hive Api创建表4结果对应的外部表；
答：可以使用Hive Api创建外部表，步骤如下：
- 使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建一个外部表，指定表名、列名和列数据类型。
- 使用LOCATION关键字指定外部表对应的数据存储路径。

例如，创建一个名为“table4”的外部表，包含三个字段：学号、姓名和科目，数据存储在“/user/hadoop/table4”路径下，可使用如下Hive Api命令：

hive> CREATE EXTERNAL TABLE table4 (
      id INT,
      name STRING,
      subject STRING
      )
      ROW FORMAT DELIMITED
      FIELDS TERMINATED BY ','
      LOCATION '/user/hadoop/table4';

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，如： select myfun(科目) from 表4 limit 1， 结果为： “101 liqiang计算机组成原理”
答：可以使用Hive自定义函数（UDF）来实现该功能。具体步骤如下：
- 编写UDF的Java代码，实现将学号和姓名作为前缀，与输入参数拼接后输出的功能。
- 将Java代码打包成jar文件，并上传到Hadoop集群上。
- 在Hive中注册UDF，指定UDF的名称、输入参数类型和输出类型。
- 在Hive中调用UDF，将学号和姓名作为参数，以及需要添加前缀的字段作为输入参数。

例如，编写一个名为“myfun”的UDF，将学号和姓名作为前缀，与输入字符串拼接后输出，可以使用如下Java代码：

package com.example.hive.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class MyFun extends UDF {
    public Text evaluate(Text subject, Text id, Text name) {
        String prefix = id.toString() + " " + name.toString();
        String result = prefix + subject.toString();
        return new Text(result);
    }
}

然后将代码打包成jar文件，并上传到Hadoop集群上，使用如下命令在Hive中注册UDF：

hive> ADD JAR /path/to/myfun.jar;
hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION myfun AS 'com.example.hive.udf.MyFun';

最后，在Hive中调用UDF，将学号、姓名和需要添加前缀的字段作为参数，例如：

hive> SELECT myfun(subject, '101', 'liqiang') FROM table4 LIMIT 1;

输出结果为：“101 liqiang计算机组成原理”。