请给我举一个flink两条流union，并且以事件时间为水位线，进行全窗口聚合统计的例子

好的，假设我们有两个流A和B，它们都包含了用户的点击行为数据，并且我们想要将这两个流合并并统计所有用户在过去5分钟内的点击次数，同时以事件时间为水位线进行计算。

首先，我们需要对流A和B的事件时间进行提取和分配水印，这里我们使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor和AscendingTimestampExtractor来提取事件时间和分配水印。

DataStream<UserClickEvent> A = env.addSource(...);
DataStream<UserClickEvent> B = env.addSource(...);

// 提取事件时间
A = A.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<UserClickEvent>(Time.seconds(10)) {
    @Override
    public long extractTimestamp(UserClickEvent element) {
        return element.getEventTime();
    }
});

B = B.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<UserClickEvent>() {
    @Override
    public long extractAscendingTimestamp(UserClickEvent element) {
        return element.getEventTime();
    }
});

接着，我们需要定义一个窗口，可以使用Flink中的tumbling或sliding窗口。这里我们使用滑动窗口，窗口大小为5分钟，滑动步长为1分钟。

AllWindowedStream<UserClickEvent, TimeWindow> windowedStream = A.union(B)
        .windowAll(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5), Time.minutes(1)));

接着，我们可以使用reduce或aggregate函数进行聚合计算，这里我们使用aggregate函数来计算所有用户的点击次数。

SingleOutputStreamOperator<UserClickCount> result = windowedStream
        .aggregate(new AggregateFunction<UserClickEvent, UserClickCount, UserClickCount>() {
            @Override
            public UserClickCount createAccumulator() {
                return new UserClickCount();
            }

            @Override
            public UserClickCount add(UserClickEvent value, UserClickCount accumulator) {
                accumulator.setCount(accumulator.getCount() + 1);
                return accumulator;
            }

            @Override
            public UserClickCount getResult(UserClickCount accumulator) {
                return accumulator;
            }

            @Override
            public UserClickCount merge(UserClickCount a, UserClickCount b) {
                a.setCount(a.getCount() + b.getCount());
                return a;
            }
        });

最后，我们可以将结果输出到外部系统或终端。

result.print();

这样就完成了两条流union，并且以事件时间为水位线，进行全窗口聚合统计的例子。