要启用连接排序的 Apache Flink 代码示例，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的依赖项：

import org.apache.flink.api.common.functions.JoinFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoGroupFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

2. 创建一个 StreamExecutionEnvironment 对象：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3. 创建两个输入流（stream1 和 stream2）：

DataStream stream1 = env.addSource(...);
DataStream stream2 = env.addSource(...);

4. 设置事件时间（Event Time）和水位线（Watermark）：

stream1 = stream1.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor(Time.seconds(10)) {
    @Override
    public long extractTimestamp(Event event) {
        return event.getTimestamp();
    }
});

stream2 = stream2.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor(Time.seconds(10)) {
    @Override
    public long extractTimestamp(Event event) {
        return event.getTimestamp();
    }
});

5. 将两个流连接在一起，并使用连接操作（coGroup）：

DataStream connectedStream = stream1.coGroup(stream2)
    .where(new KeySelector() {
        @Override
        public String getKey(Event event) {
            return event.getKey();
        }
    })
    .equalTo(new KeySelector() {
        @Override
        public String getKey(Event event) {
            return event.getKey();
        }
    })
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .apply(new CoGroupFunction() {
        @Override
        public void coGroup(Iterable stream1Events, Iterable stream2Events, Collector out) {
            // 在这里实现连接操作的逻辑
        }
    });

6. 定义输出结果的数据结构（Result）：

public class Result {
    // 定义连接后的结果数据结构
}

7. 启动执行环境并执行任务：

env.execute("Enable Connected Sorting Example");

请注意，上述代码示例中的 Event、Result 类型需要根据实际情况进行定义和调整。此外，连接操作的逻辑需要根据具体的需求进行实现。