尝试使用when函数withColumn，如下所示：

val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._ // for `toDF` and $""
import org.apache.spark.sql.functions._ // for `when`

val df = sc.parallelize(Seq((4, "blah", 2), (2, "", 3), (56, "foo", 3), (100, null, 5)))
    .toDF("A", "B", "C")

val newDf = df.withColumn("D", when($"B".isNull or $"B" === "", 0).otherwise(1))

newDf.show()显示

+---+----+---+---+
|  A|   B|  C|  D|
+---+----+---+---+
|  4|blah|  2|  1|
|  2|    |  3|  0|
| 56| foo|  3|  1|
|100|null|  5|  0|
+---+----+---+---+

我添加了用于测试isNull案例的(100, null, 5)行。
我在Spark 1.6.0上尝试了此代码，但正如when代码中所注解的那样，它可以在1.4.0之后的版本上运行。

我的错，我漏掉了问题的一部分。
最好、最干净的方法是使用UDF。代码中的解释。

// create some example data...BY DataFrame
// note, third record has an empty string
case class Stuff(a:String,b:Int)
val d= sc.parallelize(Seq( ("a",1),("b",2),
     ("",3) ,("d",4)).map { x => Stuff(x._1,x._2)  }).toDF

// now the good stuff.
import org.apache.spark.sql.functions.udf
// function that returns 0 is string empty 
val func = udf( (s:String) => if(s.isEmpty) 0 else 1 )
// create new dataframe with added column named "notempty"
val r = d.select( $"a", $"b", func($"a").as("notempty") )

    scala> r.show
+---+---+--------+
|  a|  b|notempty|
+---+---+--------+
|  a|  1|    1111|
|  b|  2|    1111|
|   |  3|       0|
|  d|  4|    1111|
+---+---+--------+

像这样的怎么样？

val newDF = df.filter($"B" === "").take(1) match {
  case Array() => df
  case _ => df.withColumn("D", $"B" === "")
}

使用take(1)应该具有最小的命中率