使用Spark RDD相应算子，完成以下操作，假设SparkContext对象sc已创建，所有包已导入。 （1）读取文件test.txt，文件存放在d盘；文件中的数据每行按照空格进行切分，最终结果保存在名为data的RDD中。 （2）一共有多少个小于20岁的人参加考试？

首先，让我们通过`SparkContext`的`textFile`函数读取位于D盘`test.txt`文件的内容，并使用`flatMap`算子对每一行进行分割：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建Spark配置并初始化SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("ReadingTest")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取并分割文件内容
data_rdd = sc.textFile(r"D:\test.txt").flatMap(lambda line: line.split(' '))

对于第二个问题，如果我们有一个包含年龄信息的数据集，比如每个元素是一个字符串格式如"Personname Age"，我们可以先将年龄转换成整数类型，然后使用`filter`和`count`算子找出小于20岁的人数：

# 假设数据格式是这样的："John 18", "Alice 25", ...
age_data = data_rdd.map(lambda x: int(x.split()[1]))  # 提取年龄

# 筛选小于20岁的数据，并计算人数
num_young_people = age_data.filter(lambda age: age < 20).count()
num_young_people

最后，记得在程序结束后调用`sc.stop()`来关闭SparkContext。