Apache Flink主要是基于数据流的处理引擎，其具有非常优秀的扩展性、容错性和低延迟特性。在运行大规模作业时，通常需要考虑到缓存机制的使用。

在Apache Flink中，缓存机制是由Flink的TaskManager实现的。TaskManager负责管理一组任务，可以在同一JVM中运行单个或多个TaskManager。

当启动一个Flink作业时，相关的任务会被实例化并部署到TaskManager集群中。此时，这些任务会被缓存，并在之后的执行过程中继续使用。

例如，以下代码将创建一个简单的Flink作业并将其提交到Flink集群中：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

DataStream> counts = text.flatMap(new FlatMapFunction>() {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector> out) {
        for (String word : value.split("\\s")) {
            out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
        }
    }
}).keyBy(0).sum(1);

counts.print();

env.execute();

在上述代码中，Flink会缓存text、counts等相关的任务，并在之后的执行过程中继续使用。

因此，可以说Apache Flink是支持缓存作业的。但需要注意的是，对于大规模的作业，缓存机制的使用可能会带来一定的性能问题，需要根据具体情况进行优化和调整。