Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个流处理框架，用于捕获源数据库的变更事件，在Flink CDC中，可以通过以下方法获取全量快照读取完成的信息：

1. 使用DataStream API

在Flink CDC中，可以使用DataStream API来处理数据流，当全量快照读取完成时，可以在DataStream上注册一个ProcessFunction，并在processElement方法中处理快照读取完成的事件。

示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> cdcStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
        cdcStream.process(new ProcessFunction<String, String>() {
            @Override
            public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                // 处理快照读取完成的事件
            }
        });
        env.execute("Flink CDC Example");
    }
}

2. 使用Table API和SQL

在Flink CDC中，可以使用Table API和SQL来处理数据流，当全量快照读取完成时，可以在Table或SQL查询中添加条件来过滤出快照读取完成的事件。

示例代码：

import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(settings);
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE cdc_source ( ... ) WITH ( ... )");
        tableEnv.executeSql("INSERT INTO cdc_sink SELECT * FROM cdc_source WHERE snapshot_complete = true");
        tableEnv.execute("Flink CDC Example");
    }
}

3. 使用FlinkKafkaConsumer

如果全量快照存储在Kafka中，可以使用FlinkKafkaConsumer来消费Kafka中的数据，当全量快照读取完成时，可以在Kafka中添加一个特殊的标记，然后在FlinkKafkaConsumer中过滤出这个标记，从而判断全量快照是否读取完成。

示例代码：

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
import java.util.Properties;
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        kafkaSource.setStartFromLatest();
        DataStream<String> cdcStream = env.addSource(kafkaSource);
        cdcStream.filter(value > value.equals("snapshot_complete"))
                .map(value > "全量快照读取完成")
                .print();
        env.execute("Flink CDC Example");
    }
}

通过以上方法，可以在Flink CDC中获取全量快照读取完成的信息。