中小規模的Hadoop技術應用的數據分析處理可以包括以下步驟：
數據收集：收集需要進行數據分析的數據，可以包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。
數據清洗：對收集到的數據進行清洗和預處理，包括去除重復數據、去除噪聲數據、填充缺失值等。
數據存儲：將清洗后的數據存儲到Hadoop分布式文件系統（HDFS）中，以便后續處理。
數據轉換：根據具體需求進行數據轉換，可以將原始數據轉換為可分析的格式，如將非結構化數據轉換為結構化數據。
數據分析：使用Hadoop生態系統中的分布式計算框架，如MapReduce、Spark等，進行數據分析。可以采用機器學習、數據挖掘、統計分析等方法，對數據進行深入挖掘和分析。
數據可視化：將分析得到的結果進行可視化展示，可以使用工具如Tableau、Power BI等，將分析結果以圖表、儀表盤等形式展示給用戶。
數據報告：根據需求生成數據分析報告，對分析結果進行總結和解釋，并提出相應的建議和決策支持。
數據監控和優化：對數據分析過程進行監控和優化，如監控作業運行情況、調整資源分配等，以提高數據分析的效率和準確性。
需要注意的是，中小規模的Hadoop技術應用相對于大規模應用來說，數據量較小，可以通過單機或者小規模集群來進行數據處理和分析。同時，針對中小規模應用也可以考慮使用更輕量級的大數據處理框架，如Apache Flink、Apache Beam等，以滿足實際需求。
