在Apache Spark中，可以通过使用transformWith方法将DStream与HDFS序列文件中的静态数据记录连接起来。以下是一个代码示例：

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile
import org.apache.spark.rdd.RDD

// 创建StreamingContext
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("DStream HDFS Sequence File Join")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

// 创建DStream
val dstream: DStream[(String, String)] = ...

// 读取HDFS序列文件作为静态数据记录
val staticData: RDD[(String, String)] = ssc.sparkContext.sequenceFile[String, String]("hdfs://path/to/sequence/file")

// 将DStream与静态数据记录连接
val joinedDStream = dstream.transformWith(staticData, (rdd1: RDD[(String, String)], rdd2: RDD[(String, String)]) => {
  // 在这里进行连接逻辑
  rdd1.join(rdd2)
})

// 处理连接后的DStream
joinedDStream.foreachRDD { rdd =>
  // 在这里对连接后的数据进行操作
  rdd.foreach(println)
}

// 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个StreamingContext和一个DStream。然后，我们使用sequenceFile方法读取HDFS序列文件，并将其存储为静态数据记录的RDD。接下来，我们使用transformWith方法将DStream与静态数据记录连接起来。在连接函数中，我们使用join方法对DStream和静态数据记录进行连接。最后，我们使用foreachRDD方法处理连接后的DStream。

请注意，这只是一个基本的示例，实际的连接逻辑可能会根据具体的需求而有所不同。