以下是一个示例代码，演示了如何使用Apache Camel并行处理器并合并输出：

import org.apache.camel.builder.RouteBuilder;
import org.apache.camel.main.Main;

public class ParallelProcessorExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Main main = new Main();
        
        // 添加路由
        main.addRouteBuilder(new RouteBuilder() {
            @Override
            public void configure() throws Exception {
                from("direct:start")
                    // 并行处理器，指定线程数为3
                    .parallelProcessing().parallelAggregate().executorServiceRef("myThreadPool")
                    .process(exchange -> {
                        // 在每个并行处理器中打印线程名称和输入消息
                        String threadName = Thread.currentThread().getName();
                        String input = exchange.getIn().getBody(String.class);
                        System.out.println("Thread: " + threadName + ", Input: " + input);
                        
                        // 模拟一些耗时操作
                        Thread.sleep(1000);
                        
                        // 在输出消息中添加线程名称
                        exchange.getOut().setBody("Processed by " + threadName);
                    })
                    // 聚合处理器，合并输出
                    .completionSize(3)
                    .aggregationStrategy((oldExchange, newExchange) -> {
                        String oldBody = oldExchange.getIn().getBody(String.class);
                        String newBody = newExchange.getIn().getBody(String.class);
                        oldExchange.getIn().setBody(oldBody + ", " + newBody);
                        return oldExchange;
                    })
                    .to("mock:result");
            }
        });
        
        // 创建线程池
        main.bind("myThreadPool", new MyThreadPool(3));
        
        // 启动Camel
        main.run();
    }
}

class MyThreadPool implements ExecutorService {
    private final ExecutorService executorService;
    
    public MyThreadPool(int numThreads) {
        executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
    }
    
    @Override
    public void execute(Runnable command) {
        executorService.execute(command);
    }
    
    // 实现ExecutorService接口的其他方法...
}

在此示例中，我们使用了parallelProcessing()方法指定并行处理器，并通过executorServiceRef("myThreadPool")方法指定了自定义的线程池。然后，我们使用process()方法在每个并行处理器中进行处理，并在输出消息中添加线程名称。

接下来，我们使用parallelAggregate()方法指定了聚合处理器，并通过completionSize(3)方法指定了聚合的大小。在聚合处理器中，我们使用aggregationStrategy()方法指定了一个合并策略，将每个并行处理器的输出合并为一个输出。

最后，我们使用to("mock:result")将输出消息发送到一个Mock终端，以进行验证。

在这个例子中，我们自定义了一个MyThreadPool类实现了ExecutorService接口，以便创建一个具有指定线程数的线程池。你也可以使用默认的线程池，例如Executors.newFixedThreadPool(numThreads)。