试题五：

某公司拟开发一个电商平台用户行为分析系统，该系统可支持对电商平台用户行为数据的采集和实时/高效数据处理分析，统计分析用户访问情况。搜集 PV/UV 商品热度等相关数据。系统应具备以下能力

（1）对海量用户行为数据的存储和处理能力

（2）为适应用户行为的随机性，保证系统不会被爆发的日志数据压垮，系统应具备对突发流量的处理能力

（3）对用户数据的隐私保护能力

针对项目需求，公司召开会议，会上张工提出用户行为会产生大量数据，传统的文件存储与关系型数据库，无法完全解决当前系统问题，应基于大数据技术设计并实现系统，李工提出可就重要数据脱敏的方法解决用户隐私的问题

(1)  ：(c) 接入层

(2)  ：(k) kafka

(3)  ：(b) 业务层

(4)  ：(f) flink 实时计算

(5)  ：(g) flink 批处理

(6)  ：(h) hbase

(7)  ：(i) Redis

根据题目描述，该项目是一个电商平台用户行为分析系统的架构设计方案。针对各点需求，选择合适的组件完善设计。

1. (1) 处：需要处理用户行为数据的接入，因此选择 (c) 接入层。
2. (2) 处：为了处理突发流量，需要一个缓冲队列来暂时存储日志数据，避免系统被压垮。选择 (k) Kafka，它是一个分布式消息队列，可以处理大量的实时数据。
3. (3) 处：业务逻辑处理部分，选择 (b) 业务层。
4. (4) 处：需要实时处理用户行为数据，因此选择 (f) Flink 实时计算。
5. (5) 处：除了实时计算，还需要进行批处理，以处理历史数据和进行更复杂的分析。所以选择 (g) Flink 批处理。
6. (6) 处：对于海量用户行为数据的存储，选择 (h) HBase，它是一个分布式列式数据库，适合存储大量数据并支持高效查询。
7. (7) 处：考虑到用户数据的隐私保护能力，可以对重要数据进行脱敏处理。选择 (i) Redis 作为缓存数据库，它可以快速存取数据，并支持对数据的脱敏操作。

综上，根据题目描述和项目需求，以上选择是合适的。