Flink的合并过程并不总是自动进行的。合并数据流或文件通常需要根据具体的业务需求和场景进行配置和编码实现。
在Flink中，对于数据流的合并，可以通过使用特定的操作如union或join来实现。例如，两个DataStream可以通过union操作合并成一个，然后通过keyBy和reduce等操作进行进一步的处理。然而，这种合并方式并不总是适用于所有情况，特别是当数据量巨大或存在特定的业务逻辑时。
另外，对于HDFS中的小文件合并，Flink的filesystem connector虽然支持基于Checkpoint的滚动策略，但由于并行度设置、数据量大小、Checkpoint配置的不同、分区的选择等因素，都可能导致产生大量的小文件。在这种情况下，就需要自定义一个合并小文件的策略，这个过程通常需要开发者手动进行。
因此，Flink的合并过程是否自动进行，取决于具体的业务需求和使用的合并方式。在某些情况下，可能需要开发者进行手动配置和编码以实现合并过程。