完成一个中小规模的Hadoop技术应用的数据分析处理

中小规模的Hadoop技术应用的数据分析处理可以包括以下步骤：

数据收集：收集需要进行数据分析的数据，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、去除噪声数据、填充缺失值等。

数据存储：将清洗后的数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续处理。

数据转换：根据具体需求进行数据转换，可以将原始数据转换为可分析的格式，如将非结构化数据转换为结构化数据。

数据分析：使用Hadoop生态系统中的分布式计算框架，如MapReduce、Spark等，进行数据分析。可以采用机器学习、数据挖掘、统计分析等方法，对数据进行深入挖掘和分析。

数据可视化：将分析得到的结果进行可视化展示，可以使用工具如Tableau、Power BI等，将分析结果以图表、仪表盘等形式展示给用户。

数据报告：根据需求生成数据分析报告，对分析结果进行总结和解释，并提出相应的建议和决策支持。

数据监控和优化：对数据分析过程进行监控和优化，如监控作业运行情况、调整资源分配等，以提高数据分析的效率和准确性。

需要注意的是，中小规模的Hadoop技术应用相对于大规模应用来说，数据量较小，可以通过单机或者小规模集群来进行数据处理和分析。同时，针对中小规模应用也可以考虑使用更轻量级的大数据处理框架，如Apache Flink、Apache Beam等，以满足实际需求。