在Spark中，approxCountDistinct和approx_count_distinct都是用于近似计算唯一值的函数，但它们有以下几点区别：

1. 语法：approxCountDistinct是Spark的DataFrame API中的函数，而approx_count_distinct是Spark的SQL函数。

2. 输入参数：approxCountDistinct接受一个列作为参数，并返回该列的近似不重复值的个数。approx_count_distinct接受一个表达式作为参数，并返回该表达式的近似不重复值的个数。

下面是一个使用approxCountDistinct函数的示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import approxCountDistinct

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 35), ("Bob", 40), ("John", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 使用approxCountDistinct函数计算Age列的近似不重复值个数
distinct_count = df.select(approxCountDistinct("Age")).first()[0]

print(f"Approximate distinct count of Age: {distinct_count}")

下面是一个使用approx_count_distinct函数的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个临时视图
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 35), ("Bob", 40), ("John", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.createOrReplaceTempView("people")

# 使用approx_count_distinct函数计算Age列的近似不重复值个数
distinct_count = spark.sql("SELECT approx_count_distinct(Age) FROM people").first()[0]

print(f"Approximate distinct count of Age: {distinct_count}")

无论是使用approxCountDistinct还是approx_count_distinct函数，都会返回近似的不重复值的个数，而不是精确值。这些函数使用HyperLogLog算法来进行计算，可以在处理大数据集时提供更高的性能。