Rizogalo: ग्रीक चावल पुडिंग

यूनानी चावल पुडिंग एक मोटी और मलाईदार उपचार है - यह ठीक से मोटा करने के लिए काफी हलचल कार्रवाई लेता है, लेकिन अंतिम परिणाम वास्तव में प्रयास के लायक है। इसका नाम, रिजोगेलो , दो मुख्य तत्वों - चावल (रिज़ी) और दूध (गाला) से मिलता है। मीठा हलवा चावल को पकाने के दौरान नींबू के छिलके का एक टुकड़ा जोड़ने से नींबू के संकेत के साथ अपनी यूनानी जड़ों को दिखाता है।

चावल पुडिंग भक्त वे चावल के प्रकार के बारे में काफी जबरदस्त हैं। कुछ कुक मानते हैं कि केवल एक ब्रांड लंबे अनाज चावल का उपयोग कर सकते हैं जिसका आप उपयोग कर सकते हैं। लेकिन, सामान्य रूप से, सबसे अच्छे परिणाम एक छोटे, गोल अनाज चावल का उपयोग करने से आते हैं। ग्रीक इस पुडिंग चावल की चमक (ग्लाह-सेह) कहते हैं और यह इसकी उपस्थिति में आर्बोरियो चावल जैसा दिखता है। आप नुस्खा को लंबे और छोटे अनाज चावल दोनों के साथ कोशिश कर सकते हैं और तय कर सकते हैं कि आप कौन सी पसंद करते हैं।

यदि आपको फ्रिज में कुछ बचे हुए चावल होते हैं, तो आप स्टोवेटॉप पर सरगर्मी छोड़ सकते हैं और इस बेक्ड चावल पुडिंग रेसिपी को आजमा सकते हैं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. मध्यम-उच्च गर्मी पर एक बड़े सॉस पैन में, मक्खन पिघलाओ। दूध और नमक चुटकी जोड़ें और उबाल लेकर आओ।
  2. चावल और नींबू रिंद और फोड़ा लगभग 25 मिनट के लिए जोड़ें, चावल को नीचे पॉट के नीचे चिपकने से रोकने के लिए अक्सर stirring। आप चाहते हैं कि चावल निविदा हो लेकिन मशहूर न हो।
  3. जब चावल पकाया जाता है, तो नींबू की चोटी को हटा दें और चीनी में हलचल करें।
  4. पीटा अंडे के लिए गर्म मिश्रण के एक कप के बारे में उन्हें गुस्सा करने और उन्हें दबाने से रोकने के लिए जोड़ें।
  1. गर्मी को कम करने के लिए कम करें और अंडे के मिश्रण को लगातार पकाते हुए पॉट में जोड़ें, और तब तक पकाते रहें जब तक मिश्रण मोटा होना शुरू न हो जाए। गर्मी से पॉट निकालें, वेनिला निकालने और ठंडा में हलचल।
  2. जमीन दालचीनी के एक छिड़काव के साथ धूल, सेवा करने के लिए। आप इस नुस्खा का आनंद कमरे के तापमान या ठंडा कर सकते हैं।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 234
कुल वसा 11 जी
संतृप्त वसा 6 जी
असंतृप्त वसा 3 जी
कोलेस्ट्रॉल 96 मिलीग्राम
सोडियम 147 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 25 ग्राम
फाइबर आहार 0 जी
प्रोटीन 8 जी
(हमारे व्यंजनों पर पोषण संबंधी जानकारी को एक घटक डेटाबेस का उपयोग करके गणना की जाती है और इसे अनुमान माना जाना चाहिए। व्यक्तिगत परिणाम भिन्न हो सकते हैं।)