Spark也支持将数据集放入集群的内存中缓存起来. 当数据重复访问时特别有用， 比如查询一个小的 “hot”数据集或者运行一个交互式算法PageRank. 看一个简单的例子， 我们把上面的linesWithSpark数据集缓存起来: ~~~ scala> linesWithSpark.cache() res7: spark.RDD[String] = spark.FilteredRDD@17e51082 scala> linesWithSpark.count() res8: Long = 15 scala> linesWithSpark.count() res9: Long = 15 ~~~ 当然使用Spark缓存一个100行的文本文件看起来有些傻，我们只是做个示范。 你可以将它用在非常大的数据集上，即使它们可能横跨几十甚至上百个节点。你也可以使用bin/spark-shell交互式实现此功能， 就像开发指南中描述的那样。