Flink CDC把主表先全量同步到索引中 这种怎么搞？

这种需求可以通过Flink的DataStream API和Window Function来实现。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要将主表的数据转换为DataStream，并进行全量同步。这一步可以使用Flink的SourceFunction和MapFunction来实现。

2. 在同步主表数据的同时，你可以使用Flink的TimestampExtractor来为每一行数据添加时间戳。这一步是可选的，但如果你需要在后续的处理过程中使用时间窗口，那么这一步是必需的。

3. 接下来，你需要将主表和从表的数据都转换为DataStream，并进行全量同步。这一步可以使用Flink的SourceFunction和MapFunction来实现。

4. 在同步主表和从表数据的同时，你需要使用Flink的KeyedStream.process()函数来处理每一行数据。在处理过程中，你可以使用Window Function来检查每一行数据的时间戳，并根据时间戳来决定如何处理这一行数据。

5. 最后，你需要将处理后的数据写入到索引中。这一步可以使用Flink的SinkFunction来实现。

以上是一个基本的流程，具体的实现可能会根据你的需求和数据结构有所不同。在实际操作中，你可能需要根据实际的需求和数据结构来进行调整和优化。