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在数据仓库中，行转列通常称为”变形”(Pivoting) 或 “透视”(Pivoting)，可使用Spark SQL的pivot语句实现。下面是一个简单的示例：

假设我们有如下表格：

+-------+-------+------+
| name  | brand | year |
+-------+-------+------+
| Alice | BMW   | 2017 |
| Bob   | Tesla | 2018 |
| Alice | Tesla | 2019 |
| Bob   | BMW   | 2020 |
+-------+-------+------+

我们想要把该表中的品牌列转换为4列，分别表示不同的品牌，而值则为对应品牌的年份。具体操作如下：

SELECT name, COALESCE(BMW, 0) AS BMW, COALESCE(Tesla, 0) AS Tesla 
FROM (SELECT name,brand,year FROM my_table
) T
PIVOT (MAX(year) FOR brand IN ('BMW', 'Tesla')
)

运行上面的代码，得到的结果如下所示：

+-------+------+------+
| name  | BMW  | Tesla|
+-------+------+------+
| Alice | 2017 | 2019 |
| Bob   | 2020 | 2018 |
+-------+------+------+

可以看到，原本的品牌列已经被转换成了两个新的列，并且对于每个人名，都有对应的品牌年份信息填充其中。这就是典型的行转列操作。其中，COALESCE函数用于处理可能存在的空值情况。