使用MEMORY_ONLY储存级别对RDD进行缓存，其内部实现是调用persist()函数的。官方文档定义：

Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).

函数原型

def cache() : this.type

实例

/**
 * User: 过往记忆
 * Date: 15-03-04
 * Time: 下午06:30
 * bolg: 
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 */
scala> var data = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
data: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] =
　　ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at <console>:12

scala> data.getStorageLevel
res65: org.apache.spark.storage.StorageLevel = 
　　StorageLevel(false, false, false, false, 1)

scala> data.cache
res66: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = 
　　ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at <console>:12

scala> data.getStorageLevel
res67: org.apache.spark.storage.StorageLevel = 
　　StorageLevel(false, true, false, true, 1)

　　我们先是定义了一个RDD，然后通过getStorageLevel函数得到该RDD的默认存储级别，这里是NONE。然后我们调用cache函数，将RDD的存储级别改成了MEMORY_ONLY(看StorageLevel的第二个参数)。关于StorageLevel的其他的几种存储级别介绍请参照StorageLevel类进行了解，这里就不介绍了。