请阐述在Spark Streaming中执行双流实时join的具体步骤和操作方法。

解答思路：

对于Spark Streaming的双流join过程，首先需要理解Spark Streaming的基本概念和流式处理的特点。Spark Streaming是Spark平台上的一个扩展，用于处理实时数据流。双流join是处理两个实时数据流并把它们结合起来的一种操作。

在简述过程时，可以分以下几个步骤：

1. 数据准备：两个流的数据都需要被准备和接收，可以通过Spark Streaming的接收功能来实现。
2. 数据转换：接收到的数据需要进行一定的转换，比如转换为适合join操作的数据格式。
3. 数据join操作：利用Spark的transform操作，对两个流进行join。这个过程中需要考虑时间窗口的同步问题。
4. 结果输出：join操作后的结果需要被输出，可以输出到外部系统或者进行进一步的处理。

最优回答：

Spark Streaming的双流join过程主要包括以下几个步骤：

1. 使用Spark Streaming接收两个实时数据流。
2. 将接收的数据转换为适合join操作的数据格式，例如将DStream转换为Pair类型的DStream。
3. 使用transform操作对两个流进行join。在join过程中，需要保证两个流的时间窗口同步，即两个流中的记录是在相同的时间窗口内。
4. 将join操作后的结果输出到外部系统或者进行进一步的处理。