在Spark中，可以通过使用RDD的persist()方法来实现数据缓存。persist()方法有多种级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_AND_DISK_SER、DISK_ONLY等，可以根据需求选择合适的级别进行数据缓存。
另外，可以使用DataFrame的cache()方法来对DataFrame进行缓存，也可以使用persist()方法对DataFrame进行更灵活的缓存设置。
对于数据持久化，可以使用RDD的saveAsTextFile()、saveAsObjectFile()、saveAsSequenceFile()等方法将RDD中的数据保存到文件系统中，也可以使用DataFrame的write方法将DataFrame保存到不同的数据源中，比如保存到HDFS、S3、HBase等。
总的来说，Spark提供了丰富的API来实现数据缓存和持久化，可以根据具体的需求选择合适的方法来实现。