如何对无水印的flink联合数据流进行排序

对无水印的Flink联合数据流进行排序可以通过以下步骤实现：

1. 创建两个或多个数据流，并将它们联合在一起。联合数据流可以使用Flink的union操作符。
2. 使用Flink的keyBy操作符对联合数据流进行分组。选择一个或多个字段作为排序的关键字段。
3. 使用Flink的window操作符对每个分组的数据流进行窗口化操作。选择适当的窗口类型和窗口大小，以便在窗口内对数据进行排序。
4. 在窗口内，使用Flink的reduce或aggregate操作符对数据进行排序。可以使用自定义的排序函数或使用Flink提供的排序算法。
5. 如果需要，可以使用Flink的process操作符对排序后的数据进行进一步处理，例如去重、过滤等。

以下是一个示例代码片段，演示如何对无水印的Flink联合数据流进行排序：

DataStream<Event> stream1 = ... // 第一个数据流
DataStream<Event> stream2 = ... // 第二个数据流

DataStream<Event> unionStream = stream1.union(stream2); // 联合数据流

DataStream<Event> sortedStream = unionStream
    .keyBy("keyField") // 根据关键字段进行分组
    .window(...) // 窗口化操作，选择合适的窗口类型和大小
    .reduce(...) // 对窗口内的数据进行排序，可以使用自定义的排序函数
    .process(...) // 可选的进一步处理操作

sortedStream.print(); // 输出排序后的数据流

env.execute("Sort Union Data Streams"); // 执行作业

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的流计算平台Flink on TKE来实现对无水印的Flink联合数据流进行排序。Flink on TKE是腾讯云基于Apache Flink构建的一站式流计算平台，提供了高可用、低延迟、高吞吐的流式数据处理能力。

更多关于Flink on TKE的信息和产品介绍，可以参考腾讯云官方文档：Flink on TKE产品介绍。