DolphinScheduler是一款开源的分布式大数据工作流调度系统，旨在帮助用户高效管理复杂的数据处理流程。它通过可视化界面实现任务的编排、调度、监控和运维，支持多租户资源隔离，适用于数据同步、ETL、机器学习、周期性报表生成等场景。DolphinScheduler与其他软件的协同工作主要体现在以下几个方面：
与Hadoop、Kubernetes、云平台及主流大数据组件的无缝对接：DolphinScheduler提供了与这些流行大数据组件的集成能力，使得用户可以在一个统一的平台上管理和调度各种数据处理任务。
支持多种任务类型：兼容Shell、Python、Spark、Flink、Hive等数十种任务类型，并支持自定义插件扩展。这使得DolphinScheduler能够满足不同团队和项目的需求，无论是批处理还是流处理任务。
资源管理与多租户支持：内置多租户资源队列，支持动态分配资源，结合用户权限控制，避免任务抢占资源。这种设计适合多团队协作环境，确保了资源的高效利用和任务的安全执行。
容错与告警机制：任务失败自动重试、指定节点恢复，同时集成邮件、钉钉、企业微信等告警通知。这种机制提高了系统的稳定性和可靠性，减少了人工干预的需求。
易用性与稳定性：图形化界面降低了操作难度，适合运维与开发协同使用。分布式架构保障了系统的高可用性，任务级容错设计减少了人工干预的需要。
生态兼容性：虽然与国际社区活跃度较高的Apache Airflow相比，DolphinScheduler的企业级功能可能依赖商业化版本，但它在开箱即用性、灵活度和社区支持方面具有优势。
综上所述，DolphinScheduler通过其强大的功能和高兼容性，能够与多种软件和系统协同工作，提供高效的数据处理和管理解决方案。