从提供的文件内容中，我们可以提炼出以下重要的IT知识点：
1. 地震大数据流式计算：文档中提到地震数据处理需要高度的实时性，随着地震检测台站的增多，数据量也在增长。这一需求推动了流式计算技术在地震数据分析中的应用。
2. SparkStreaming技术：文章介绍了基于SparkStreaming技术的地震数据流式处理算法，这是一种内存计算框架，适合处理大规模数据流。
3. 数据清洗：原始地震数据需要经过清洗处理才能进行有效分析。文中提到SEED格式数据转换为SAC数据文件的过程，为流式计算做准备。
4. Kafka分布式消息队列：在地震数据流式计算过程中，Kafka作为数据分发器，其缓存和归类数据的功能是流式计算中必不可少的。它支持按Topic分类保存消息，并提供生产者（Producer）和消费者（Consumer）之间的消息传输。
5. 实时数据处理：地震数据流式计算的目的是实现数据的实时处理，将计算结果实时存入数据库，并进行实时可视化。
6. 大数据技术：文档中强调大数据技术与地震数据处理的结合，说明了大数据技术在处理大规模、高速、多样数据集中的重要作用。
7. Python语言的应用：由于Python语言的简洁性、易理解性以及其强大的科学计算能力，文档指出使用Python语言对传统地震数据处理算法进行重构，以更好地适应大数据引擎和Spark框架的计算需求。
8. Spark框架：文档提到使用了Spark的大数据计算框架，具体使用了PySpark，即Spark的Python API。Spark框架对于处理大规模数据流具有良好的支持。
9. 实验环境配置：文中提供了一套实验软硬件环境配置，包括主节点和从节点的CPU核心数、硬盘大小、内存容量和操作系统等详细信息，这有助于理解计算实验的具体执行环境。
10. 实时可视化：在处理完地震数据流后，可以将结果实时可视化，从而快速获得数据洞察，对于地震监测和预警具有重要意义。
11. 数据容错性：文档在Kafka架构和SparkStreaming的运行流程中提到了偏移量（offset）的概念，它是流式计算中保障数据处理容错性的关键机制。
通过这些知识点，我们可以了解大数据技术在处理地震数据中的应用、流式计算的重要性和实现方式，以及如何通过大数据处理框架如Spark来实现地震数据的实时分析和可视化。此外，文档还提供了实操中所需的技术细节和配置说明，对于相关领域的IT专业人士具有一定的实践指导意义。
