在Spark中，持久化（Persistence）是将RDD或DataFrame的计算结果缓存到内存中，以便在之后的操作中重复使用这些结果，从而避免重复计算。持久化可以提高Spark程序的性能，特别是在需要多次重复使用同一个数据集的情况下。持久化可以通过将RDD或DataFrame标记为持久化级别（如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、DISK_ONLY等）来实现。持久化可以在Spark应用程序中显式调用persist()方法来实现，也可以通过对RDD进行算子操作时使用cache()方法来隐式实现。