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Autor: Dennis Wilmsmann

PDF Dateien verkleinern mit Ghostscript

Es gibt haufenweise kommerzielle Produkte, die PDF Dateien verkleinern. Es geht aber auch kostenlos sehr einfach. Nur auf eine schicke GUI muss man verzichten. Unter Linux (in meinem Fall Ubuntu 18.04 LTS unter Windows 10) geht das sehr, sehr einfach.

  1. Installation von Ghostscript und wget: sudo apt-get install ghostscript wget
  2. Download von Shrinkpdf: wget http://www.alfredklomp.com/programming/shrinkpdf/shrinkpdf.sh
  3. Und jetzt lassen sich bequem PDF Dateien verkleinern: ./shrinkpdf.sh my_large_file.pdf my_small_file.pdf 200
    Hinweis: An der Qualität (hier 200) lässt sich drehen, um die gewünschte Größe oder Qualität zu erreichen.

ffmpeg unter Raspbian 8 Jessie installieren

Ob wirklich Raspbian 8 (Jessie) benutzt wird, kann so überprüft werden:

cat /etc/os-release

Die folgenden Befehle fügen das Jessie Backports Repository hinzu und installieren anschließend ffmpeg:

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 7638D0442B90D010
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 8B48AD6246925553
echo 'deb http://httpredir.debian.org/debian jessie-backports main contrib non-free' | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/jessie-backports.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install ffmpeg

Fertig. 🙂

SD Karte vom Raspberry Pi auf kleinere SD Karte klonen

Folgende Situation: Die 16GB SD Karte in meinem Raspberry Pi zickt in letzter Zeit regelmäßig wegen defekten Sektoren rum. Diverse Programme starten z.B. nicht mehr und mussten erneut installiert werden. Ärgerlich. Da ich zusätzlich noch einen 32GB USB Stick angeschlossen haben und auch ein NAS im Netzwerk zur Verfügung steht, dachte ich mir, ersetze ich die alte 16GB SD Karte einfach durch eine neue. Leider ist die neue SD Karte ein paar wenige MB kleiner als die alte, daher war eine einfache Prozedur à la Image erstellen (entweder mit Win32 Disk Imager unter Windows oder dd unter Linux) und zurückspielen keine Möglichkeit, selbst wenn die 16GB Speicherplatz auf der SD Karte alles andere als ausgenutzt wurden.

Folgende Prozedur hat nun scheinbar Erfolg gebracht. Alle Schritte habe ich auf einem Notebook mit SD Kartenleser durchgeführt.

Schritt 1: Partitionen verkleinern

  1. Die root Partition auf der alten SD Karte verkleinern, in meinem Fall großzügig um 1GB.
  2. Auch die erweiterte Partition um 1GB verkleinern. Dieser Schritt ist wichtig!

Schritt 2: Image mit dd erstellen

  1. sudo dd if=/dev/mmcblk1 of=~/raspi.img
    Hierbei wird die komplette SD Karte als Image gespeichert, d.h die Datei ist anschließend ca. 16GB groß.

Schritt 3: Image verkleinert auf die neue SD Karte schreiben

  1. Mit sudo fdisk -l ~/raspi.img die Größe der Partitionen anzeigen lassen:
    dennis@MSI-GE60:~$ sudo fdisk -l ~/raspi.img
    Medium raspi.img: 14,5 GiB, 15523119104 Bytes, 30318592 Sektoren
    Einheiten: sectors von 1 * 512 = 512 Bytes
    Sektorengröße (logisch/physisch): 512 Bytes / 512 Bytes
    I/O Größe (minimal/optimal): 512 Bytes / 512 Bytes
    Typ der Medienbezeichnung: dos
    Medienkennung: 0x000b2b81
    
    Gerät Boot Start Ende Sektoren Größe Id Typ
    raspi.img1 8192 2289062 2280871 1,1G e W95 FAT16 (LBA)
    raspi.img2 2289063 28221439 25932377 12,4G 5 Erweiterte
    raspi.img5 2293760 2359293 65534 32M 83 Linux
    raspi.img6 2359296 2488319 129024 63M c W95 FAT32 (LBA)
    raspi.img7 2490368 28221439 25731072 12,3G 83 Linux
  2. Hier sind raspi.img2 und raspi.img7 relevant: Die erweiterte und die root Partition:
    Beide haben als Ende 28221439. Ohne die Verkleinerungen aus dem ersten Schritt waren es in meinem Fall 30318591.
  3. Und so landet das erstelle Image auf der neuen SD Karte:
    sudo dd if=~/raspi.img of=/dev/mmcblk1 bs=1024 count=28221439
  4. Der Vorgang dauert sehr lange und es kommt am Ende eine Fehlermeldung, die neue SD Karte sei zu klein. Das ist korrekt und kann ignoriert werden, da dieser Bereich außerhalb der Partitionen liegt und damit keine Daten betroffen sind.
  5. (optional) Die Partionen können mit gparted wieder auf maximale Größe erweitert werden.
  6. Von der neuen SD Karte kann der Raspberry Pi nun booten.

Ach ja, der ganze Spaß hat 5 oder 6 Anläufe an mehreren Abenden benötigt. Adhoc hat das leider nicht funktioniert.

Datenbanken auf dem Raspberry Pi 3?

Ist es eine gute Idee, Datenbanken auf dem Raspberry Pi 3 zu betreiben? Nach meinen Erfahrungen der letzten Wochen, rate ich davon ab. Jedenfalls von größeren Datenbanken. Auf meinem Raspberry Pi 3 läuft eine PostgreSQL, die für kleine Datenmengen ausreichend ist, z.B. für Gogs (Git Repository). Zusätzlich liefen für ca. 1,5 Jahre Messdaten via FHEM in die Datenbank, was zu ca. 2,5 Millionen Datensätzen geführt hat. Und damit ist der Raspberry Pi 3 definitiv überfordert. Davor lagen diese Messdaten in einer SQLite Datenbank, die eine noch schlechtere Performance bot. Eine Java Applikation, die ebenfalls auf dem Raspberry Pi 3 läuft, hat für das Laden und Aufbereiten der Daten ca. 30 Minuten gebraucht. Die (momentane) Lösung ist, dass ich die Messdaten nun in einer MySQL Datenbank speichere, die auf einem vServer bei Host Europe läuft. Die Tabellen haben eine etwas andere Struktur, da ich direkt nach dem INSERT von neuen FHEM Messdaten diese via Trigger aufbereitet in eine andere Tabelle ablege. Der Start der Java Applikation hat sich auf ca. 30 Sekunden (nicht mehr Minuten!) reduziert. Der Zugriff auf die MySQL Datenbank erfolgt via SSH Tunnel, um die MySQL Datenbank auf dem vServer nicht direkt im Internet verfügbar zu machen.

nginx startet nicht mehr

Nach einem Reboot startete nginx auf meinem Raspberry Pi 3 nicht mehr. Es kam nur folgende Meldung:

pi@raspberrypi:/etc/nginx » sudo service nginx start
Job for nginx.service failed. See 'systemctl status nginx.service' and 'journalctl -xn' for details.

Auch der Hinweis auf systemctl status nginx.service brachte keine Erkenntnis:

pi@raspberrypi:/etc/nginx » sudo systemctl status nginx.service
? nginx.service - A high performance web server and a reverse proxy server
   Loaded: loaded (/lib/systemd/system/nginx.service; enabled)
   Active: failed (Result: signal) since Mo 2017-08-14 14:34:39 CEST; 6s ago
  Process: 17080 ExecStartPre=/usr/sbin/nginx -t -q -g daemon on; master_process on; (code=killed, signal=SEGV)

Aug 14 14:34:39 raspberrypi systemd[1]: nginx.service: control process exited, code=killed status=11
Aug 14 14:34:39 raspberrypi systemd[1]: Failed to start A high performance web server and a reverse proxy server.
Aug 14 14:34:39 raspberrypi systemd[1]: Unit nginx.service entered failed state.

Die letztendliche Lösung bestand aus dem Entfernen und der erneuten Installtion von nginx:

pi@raspberrypi:/etc/nginx » sudo apt-get remove nginx nginx-common
...
pi@raspberrypi:/etc/nginx » sudo apt-get install nginx
...

Verstanden habe ich Problem und Ursache nicht. Ich hoffe allerdings, dass das nicht die ersten Anzeichen sind, das sich die Speicherkarte im meinem Raspberry Pi ihrem Lebensende neigt.

 

Postfix Fehlermeldung: mail for domain loops back to myself

Auf meinem neuen Server (auf dem auch dieses Blog gehostet) wird, hatte ich große Schwierigkeiten, alle root eMails an mein GMX Postfach weiterzuleiten. Im Logfile /var/log/maillog tauchte immer diese Meldung auf:

Jun 28 22:02:28 srv01 postfix/smtp[21772]:
EA150101E45: to=<root@lvps12-123-123-123.dedicated.hosteurope.de>,
orig_to=<root>, relay=none, delay=0.04, delays=0.01/0.02/0/0, dsn=5.4.6,
status=bounced (mail for lvps12-123-123-123.dedicated.hosteurope.de loops back to myself)

Die Lösung bestand darin, den korrekten Hostnamen in /etc/mailname einzutragen.

SD Card Performance beim Raspberry Pi

Es gibt zwei praktische Scripte, um die Performance der SD Card im Raspberry Pi zu messen:

Leider ist die Performance meiner Sandisk SD Card überschaubar:

CONFIG:
CLOCK : 50.000 MHz
CORE : 400 MHz, turbo=
DATA : 512 MB, /root/test.dat

HDPARM:
======
Timing O_DIRECT disk reads: 64 MB in 3.03 seconds = 21.13 MB/sec
Timing O_DIRECT disk reads: 54 MB in 3.07 seconds = 17.60 MB/sec
Timing O_DIRECT disk reads: 64 MB in 3.05 seconds = 21.01 MB/sec

WRITE:
=====
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 106,699 s, 5,0 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 102,108 s, 5,3 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 96,1672 s, 5,6 MB/s

READ:
====
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 42,0239 s, 12,8 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 40,9591 s, 13,1 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 38,3425 s, 14,0 MB/s

RESULT (AVG):
============
Overlay config core_freq turbo overclock_50 WRITE READ HDPARM
400 0 50.000 MHz inf MB/s inf MB/s 19.90 MB/s

Update vom 02.10.2017: Hier meine neue Toshiba SD Karte mit etwas besserer Performance:


CONFIG:
CLOCK : 50.000 MHz
CORE : 400 MHz, turbo=
DATA : 512 MB, /root/test.dat

HDPARM:
======
Timing O_DIRECT disk reads: 66 MB in 3.06 seconds = 21.54 MB/sec
Timing O_DIRECT disk reads: 66 MB in 3.06 seconds = 21.59 MB/sec
Timing O_DIRECT disk reads: 66 MB in 3.07 seconds = 21.47 MB/sec

WRITE:
=====
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 66,0162 s, 8,1 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 63,7488 s, 8,4 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 66,6666 s, 8,1 MB/s

READ:
====
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 24,804 s, 21,6 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 24,687 s, 21,7 MB/s
512+0 Datensätze ein
512+0 Datensätze aus
536870912 Bytes (537 MB) kopiert, 24,8026 s, 21,6 MB/s

RESULT (AVG):
============
Overlay config core_freq turbo overclock_50 WRITE READ HDPARM
400 0 50.000 MHz inf MB/s inf MB/s 21.55 MB/s