在Apache Flink中，ConnectedStreams用于连接两个具有相同或不同数据类型的DataStream。它可以用于实现流数据的复杂操作，如数据合并、数据拆分、数据转换等。

下面是一个示例代码，演示了如何使用ConnectedStreams进行流数据的合并操作：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class ConnectedStreamsExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建第一个数据流
        DataStream stream1 = env.fromElements(1, 2, 3);

        // 创建第二个数据流
        DataStream stream2 = env.fromElements("A", "B", "C");

        // 连接两个数据流
        ConnectedStreams connectedStreams = stream1.connect(stream2);

        // 使用CoMapFunction对连接的数据流进行操作
        connectedStreams.map(new CoMapFunction() {
            @Override
            public String map1(Integer value) throws Exception {
                return value.toString();
            }

            @Override
            public String map2(String value) throws Exception {
                return value.toLowerCase();
            }
        }).print();

        // 执行任务
        env.execute("Connected Streams Example");
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了两个数据流stream1和stream2，分别包含整数和字符串类型的数据。然后，我们使用connect方法将这两个数据流连接起来，形成一个ConnectedStreams对象connectedStreams。

接下来，我们使用CoMapFunction对连接的数据流进行操作。CoMapFunction是一个可以同时操作两个输入流的函数。在上述代码中，我们将整数流中的数据转换为字符串形式，并将字符串流中的数据转换为小写形式。

最后，我们使用print方法将结果打印出来，并通过execute方法执行任务。

这是一个简单的示例，演示了如何使用ConnectedStreams在Apache Flink中进行流数据的合并操作。根据具体的需求，你可以使用不同的CoFunction来实现更复杂的操作，如CoProcessFunction用于处理两个输入流的数据等。