在Apache Flink中，reduce操作默认将数据流中的元素聚合为一个值。如果你想要将reduce操作的结果聚合为多个值，可以使用reduceGroup操作。

下面是一个使用reduceGroup操作的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.GroupReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class MultipleValuesReduce implements GroupReduceFunction, Tuple2> {
    @Override
    public void reduce(Iterable> values, Collector> out) {
        int sum = 0;
        for (Tuple2 value : values) {
            sum += value.f1;
            out.collect(value);
        }
        out.collect(new Tuple2<>("sum", sum));
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个MultipleValuesReduce类，实现了GroupReduceFunction接口。在reduce方法中，我们对输入的元素进行求和，并使用Collector将每个元素以及求和结果输出。

接下来，你可以在你的Flink应用程序中使用这个自定义的MultipleValuesReduce操作。例如：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkReduceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream> input = env.fromElements(
                new Tuple2<>("a", 1),
                new Tuple2<>("b", 2),
                new Tuple2<>("a", 3),
                new Tuple2<>("b", 4)
        );

        DataStream> result = input
                .groupBy(0)
                .reduceGroup(new MultipleValuesReduce());

        result.print();

        env.execute("Flink Reduce Example");
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个输入数据流input，其中包含了一些键值对。然后，我们使用groupBy方法按照键对数据进行分组，并使用reduceGroup方法应用MultipleValuesReduce操作。最后，我们将结果打印出来。

通过以上的代码示例，你可以实现Apache Flink中reduce操作结果为多个值而不是一个值的需求。